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压缩感知理论及应用
Compressed Sensing(CS): Theory and
Applications
南京航空航天人学电子工程学院
张弓
1背景介绍
1.1传统采样理论介绍及问题提出
1.2压缩感知理论的基本思想
2压缩感知理论分析
2.1压缩感知的前提
2.2压缩感知流程介绍
第一步:信号的稀疏表示
第二步:观测矩阵的设让
第三步:信号重构
3压缩感知应用
3.1波形信号仿真分析
3.2CS图像融合
3.3单像素CS相机
3.4CS雷达
1背景介绍
1.1传统采样理论介绍及问题提出
1.2压缩感知理论的基本思想
1背景介绍
1.1传统采样理论介绍及问题提出
传统的基于 Nyquist采样定理指导下的信息的处理
主要表现在两个方面:
◆1、采样速率需达到信号带宽的两倍以上才能精确
重构信号。这样的采样硬件成本昂贵,获取效率
低下,对宽带信号处理的困难日益加剧。
在实际应用中,为了降低成本,人们常将采样
的数据经压缩后以较少的比特数表示信
多非重要的数据被抛弃,这种高速采样再压缩的
方式浪费了大量的采样资源,另
日压缩数据
的某个或某几个丢失,可能将造成信号恢复的
1背景介绍
而现实生活中,随着信息技术的高速发展,信
息量的需求增加,携带信息的信号所占带宽也
越来越大
这就大大考验了数字化社会对信息处理的能力
包括:数据存储、传输和处理速度,基于
Nyquist采样的理论遭到严峻的考验
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