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压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样（Compressive sampling）或稀疏采样（Sparse sampling），是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。压缩感知被应用于电子工程尤其是信号处理中，用于获取和重构稀疏或可压缩的信号。

压缩感知是针对稀疏或可压缩信号，在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论，采用该理论，可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技

2013-05-06 11:50

为提高压缩感知重构精度，该文提出一种分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法。该算法修正了方向追踪算法的方向，明确给出了搜寻原子下标的停止迭代准则

2011-02-22 14:55

压缩感知测量矩阵构造方式多样并不断发展，为梳理现有研究成果，掌握测量矩阵发展动态，对压缩感知测量矩阵构造进行系统介绍。首先，针对传统信号采集理论存在的信息冗余问题，阐述

2017-12-07 10:25

为有效提高地震勘探记录的信噪比，文中将基于压缩感知理论的梯度投影稀疏重建（GPSR）算法引入到地震勘探随机噪声压制领域。该方法首先将含噪信号通过压缩感知理论进行稀疏表示

2017-11-15 15:13

详细说明：压缩感知（Compressive Sensing(CS)，或称Compressed Sensing、Compressed Sampling）。该理论指出：对可压缩的信号可通过远低于

2017-12-15 16:36

压缩感知理论是针对采样率和计算复杂度的一种新的信号处理模式，它以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样，并能准确重构出原始信号。随着宽带高分辨雷达技术发展，目标相对于背景的高度稀疏，与复杂的雷达系统、海量

2018-02-28 15:53

基于压缩感知的动态区域划分GAF算法_梁青

2017-01-03 18:00

针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用（ OFDM）通信系统，提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先，构造协同OFDM系统模型，利用循环矩阵理论，将该系统模型变换成类似于传统

2018-02-04 10:53

压缩感知方法可以以远低于传统采样定理规定的采样率对信号采样。针对压缩感知重构信号的时间较长且随信号增大以极高速率快速增长的问题，提出了面向图像信号的快速

2017-11-27 09:42