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基于压缩传感理论的数据重建
引用本文:李波,谢杰镇,王博亮.基于压缩传感理论的数据重建[J].计算机技术与发展,2009,19(5).
作者姓名:李波  谢杰镇  王博亮
作者单位:厦门大学,信息科学与技术学院,福建,厦门,361005
摘    要:随着信息技术的不断发展,人们对信息需求量越来越大,这给信号采样、传输和存储的实现带来的压力越来越大.近年来国际上出现的压缩传感理论为该问题的解决提供了新的解决方案.压缩传感理论首先将信号投影到一个低维的信号空间,然后通过解-个基于凸优化的非线性恢复算法将信号恢复,而仅仅需要很少的数据.介绍了CS理论框架并对其中存在的难点问题进行了探讨,主要有稀疏近似理论、观测矩阵、信号重建算法.最后将压缩传感理论应用到一维和二维图像数据重建中并给出了仿真结果.实验结果表明,该方法与传统压缩方法相比具有更高的压缩比,并且能够得到更小的压缩误差.

关 键 词:信号采样  压缩传感  稀疏  凸优化  信号重建

Signal Reconstruction Based on Compressed Sensing
LI Bo,XIE Jie-zhen,WANG Bo-liang.Signal Reconstruction Based on Compressed Sensing[J].Computer Technology and Development,2009,19(5).
Authors:LI Bo  XIE Jie-zhen  WANG Bo-liang
Abstract:
Keywords:
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