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压缩感知技术综述 - 百度文库
压缩感知技术综述
压缩感知技术综述
摘要:信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段。多年来,指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理,但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费。压缩感知(Compressed Sensing)提出一种新的采样理论,它能够以远低于Nyquist采样速率采样信号。本文详述了压缩感知的基本理论,着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展,并介绍了压缩感知的应用及基于压缩感知SAR成像的仿真。
关键词:压缩感知;稀疏表示;观测矩阵;SAR成像;
Abstract: Signal sampling is a necessary means of information world physical world to the digital simulation. Over the years, the base theory of signal sampling is the famous Nyquist sampling theorem, but a large amount of data generated by the waste of storage space. Compressed sensing and put forward a new kind of sampling theory, it can be much less than the Nyquist sampling signal sampling rate. This paper introduces the basic theory of compressed sensing, emphatically introduces the new progress in three aspects of signal sparse representation, design of measurement matrix and reconstruction algorithm, and introduces the application of compressed sensing and Simulation of SAR imaging based on Compressive Sensing Keywords: C S Th SAR
Nyquist采样定理指出,采样速率达到信号带宽的两倍以上时,才能由采样信号精确重建原始信号。可见,带宽是Nyquist采样定理对采样的本质要求。然而随着人们对信息需求量的增加,携带信息的信号带宽越来越宽,以此为基础的信号处理框架要求的采样速率和处理速度也越来越高。解决这些压力常见的方案是信号压缩。但是,信号压缩实际上是一种资源浪费,因为大量的不重要的或者只是冗余信息在压缩过程中被丢弃。从这个意义而言,我们得到以下结论:带宽不能本质地表达信号的信息,基于信号带宽的Nyquist采样机制是冗余的或者说是非信息的。
于是很自然地引出一个问题:能否利用其它变换空间描述信号,建立新的信号描述和处理的理论框架,使得在保证信息不损失的情况下,用远低于Nyquist采样定理要求的速率采样信号,同时又可以完全恢复信号。与信号带宽相比,稀疏性能够直观地而且相对本质地表达信号的信息。事实上,稀疏性在现代信号处理领域起着至关重要的作用。近年来基于信号稀疏性提出一种称为压缩感知或压缩采样的新兴采样理论,成功实现了信号的同时采样与压缩。
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贡献者:望天树zhou2-1.数据压缩解压技术_图文_百度文库
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2-1.数据压缩解压技术
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