压缩感知

时间:2024-05-04 19:44:29编辑:米尔
压缩感知的基本原理

1、压缩感知(compressed sensing)。

2、所谓压缩感知,最核心的概念在于试图从原理上降低对一个信号进行测量的成本。

3、比如说,一个信号包含一千个数据,那么按照传统的信号处理理论,至少需要做一千次测量才能完整的复原这个信号。

5、这就相当于是说,需要有一千个方程才能精确地解出一千个未知数来。

7、但是压缩感知的想法是假定信号具有某种特点(比如文中所描述得在小波域上系数稀疏的特点),那么就可以只做三百次测量就完整地复原这个信号(这就相当于只通过三百个方程解出一千个未知数)。

压缩感知原理

1、压缩感知,compressed sensing又称compressed sampling,是在采样过程中完成了数据压缩的过程。

2、压缩感知在信号采样的过程中,用很少的采样点,实现了和全采样一样的效果。

4、学过通信原理或信号与系统的都知道奈奎斯特采样定理,即想让采样之后的数字信号完整保留原始信号中的信息,采样频率必须大于信号中最高频率的2倍。

5、原因是时域以τ为间隔进行采样,频域会以1/τ为周期发生周期延拓。

6、那么如果采样频率低于两倍的信号最高频率,信号在频域频谱搬移后就会发生混叠。

压缩感知通俗理解

1、压缩感知,又称压缩采样,压缩传感。

2、它作为一个新的采样理论,它通过开发信号的稀疏特性,在远小于Nyquist 采样率的条件下,用随机采样获取信号的离散样本,然后通过非线性重建算法完美的重建信号。

3、压缩感知理论一经提出,就引起学术界和工业界的广泛关注。

5、它在信息论、图像处理、地球科学、光学、微波成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注,并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展。

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