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压缩感知理论
压缩感知理论 压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种突破 Nyquist 采样定理的新型信号采集理论：当信号在某个变换域具有稀疏性时，可以远低于 Nyquist 率的采样速率进行采集，并通过非线性优化算法精确重建原始信号。由 Donoho、Candès、Romberg、Tao 等在 2006 年前后正式提出。 核心思想 稀疏表示 如果信号 x∈RN 在某个正交基 Ψ（如 DCT、小波）下仅有 K≪N 个非零系数，则称信号是 K-稀疏 的 自然信号（包括神经信号、图像、音频）在适当变换域中通常呈现近似稀疏性 测量过程 y=Φx=ΦΨs=Θs 其中： Φ∈RM×N 为测量...