本文選題：壓縮感知 + 采樣率　； 參考：《探測與控制學報》2014年04期

【摘要】：壓縮感知理論基于信號可稀疏性原理,通過將信號從高階矩陣線性投影為低階矩陣的方法實現(xiàn)壓縮采樣。本文論述了壓縮感知理論,并與傳統(tǒng)香農(nóng)采樣定理進行了比較,壓縮感知具有采樣率低,壓縮和采樣同時進行等優(yōu)點,文中詳細介紹了信號稀疏表示、構建觀測矩陣和信號重建等關鍵技術的研究現(xiàn)狀,并綜述了國內(nèi)外相關研究成果和存在問題。盡管壓縮感知理論已經(jīng)在光學成像、雷達探測和語音編碼等領域取得了較好的效果,而且在醫(yī)療三維成像、超聲圖像檢測等方面具有良好的發(fā)展前景,但該理論還有待進一步研究和驗證,以滿足各種實際應用需要。
[Abstract]:Compression sensing theory is based on the principle of signal sparsity. The compression sampling is realized by projecting the signal from high order matrix to low order matrix. In this paper, the theory of compression sensing is discussed and compared with the traditional Shannon sampling theorem. Compression sensing has the advantages of low sampling rate and simultaneous compression and sampling. In this paper, the sparse representation of signals is introduced in detail. The research status of key technologies, such as constructing observation matrix and signal reconstruction, is reviewed, and related research results and existing problems at home and abroad are summarized. Although the theory of compression sensing has achieved good results in the fields of optical imaging, radar detection and speech coding, it has a good prospect in medical three-dimensional imaging, ultrasonic image detection and so on. However, the theory needs further research and verification to meet the needs of various practical applications.
【作者單位】： 中北大學電子測試技術國家重點實驗室儀器科學與動態(tài)測試教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助(61127008) 國家863項目資助(2011AA040404)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2052087