【摘 要】
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压缩感知理论能够以远低于经典Nyquist速率进行采样,采用非自适应线性投影获得了保留信号有用信息的少量观测点,并通过求解最优化问题精确重构原始信号.压缩感知理论大大缓解
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471394,61402519);江苏省自然科学基金(BK20140071,BK20140074)资助~~
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压缩感知理论能够以远低于经典Nyquist速率进行采样,采用非自适应线性投影获得了保留信号有用信息的少量观测点,并通过求解最优化问题精确重构原始信号.压缩感知理论大大缓解了信号采样、存储和传输的巨大压力,在计算机科学、电子工程和信号处理等领域具有广阔的应用前景.信号的稀疏表示是对信号进行压缩采样和重构的前提,即假设信号在某个变换基（傅里叶基、小波基等）下是稀疏的,这些基可以看作是用于描述信号参数空间的有限离散字典.然而在如雷达、阵列信号处理、通信等领域的应用中,信号的参数空间是连续的,在假定的离散变换基下
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