《自动化学报》2013年12期

发布时间：2017-01-03 11:17

  本文关键词：结构化压缩感知研究进展，，由笔耕文化传播整理发布。

《自动化学报》 2013年12期

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结构化压缩感知研究进展

       

【摘要】：压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架,旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的先验信息引入传统压缩感知,从而实现对更广泛类型的信号准确有效的重建.本文围绕压缩感知的三个基本问题,从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述,综述了结构化压缩感知的最新的研究成果,指出结构化压缩感知进一步研究的方向.

【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;智能感知与图像理解教育部重点实验室;中国计量学院理学院;
【关键词】：
【基金】： 国家自然科学基金(61072106,61072108,61173090,61272023) 高等学校学科创新引智计划(111计划)(B07048) 教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT1170) 国家教育部博士点基金(20110203110006) 智能感知与图像理解教育部重点实验室开放基金(IPIU012011002)资助~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：

新兴的压缩感知(Compressive sensing,CS)为信息采集提供了全新的方法.与传统的Nyquist采样相比,CS以压缩形式(即低采样率)直接感知具有稀疏或可压缩性的对象,而不是先以高速率进行采样,然后再对数据进行压缩,因此CS为解决传统采样方法面临的高成本、低效率、信息冗余以及数据

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