压缩感知实现方法及应用综述

发布时间：2018-06-22 07:30

  本文选题：压缩感知 + 采样率　； 参考：《探测与控制学报》2014年04期

【摘要】：压缩感知理论基于信号可稀疏性原理,通过将信号从高阶矩阵线性投影为低阶矩阵的方法实现压缩采样。本文论述了压缩感知理论,并与传统香农采样定理进行了比较,压缩感知具有采样率低,压缩和采样同时进行等优点,文中详细介绍了信号稀疏表示、构建观测矩阵和信号重建等关键技术的研究现状,并综述了国内外相关研究成果和存在问题。尽管压缩感知理论已经在光学成像、雷达探测和语音编码等领域取得了较好的效果,而且在医疗三维成像、超声图像检测等方面具有良好的发展前景,但该理论还有待进一步研究和验证,以满足各种实际应用需要。
[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.
【作者单位】： 中北大学电子测试技术国家重点实验室仪器科学与动态测试教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助(61127008) 国家863项目资助(2011AA040404)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2052087