压缩感知基本理论：回顾与展望

论文发布时间：[2010-03-24] 范文大全编辑：Voive.net

所有作者：邵文泽韦志辉肖亮孙玉宝李星秀

作者单位：南京理工大学计算机科学与技术学院

论文摘要：随着信息社会的迅速发展，人们对数字信息的需求越来越大。但是，人们对信号的采样速率、传输速度和存储空间的要求也变得越来越高。如何在保持信号信息的同时尽可能地减少信号采样数目？ Candès在２００６年的国际数学家大会上报告了一种称为压缩感知的新颖信号采样理论，指出：只要远少于传统Nyquist采样定理所要求的采样数即可精确或高概率精确重建原始信号。本文主要围绕压缩感知的稀疏字典设计、测量矩阵设计、重建算法设计这三个核心问题，对其基本理论和主要方法进行了系统阐述，同时指出了压缩感知有待解决的若干理论问题与关键技术。

关键词：压缩感知稀疏重建欠采样测量矩阵最优化

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