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。这个方法利用讯号稀疏的特性，相较于奈奎斯特理论，得以从较少的测量值还原出原来整个欲得知...
compressed sensing又称compressed sampling,CS是一个针对信号采样的技术,它通过一些手段,实现了“压缩的采样”,准确说是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 因此我们首先要从信号采样讲起: 1. 我们知道,将模拟信号转换为计算机能够处理的数字信号,必然要经过采样的过程。问题在于,应该用多大的采样频率,即采样点应该多...
compressed sensing又称compressed sampling,似乎后者看上去更加直观一些。没错,CS是一个针对信号采样的技术,它通过一些手段,实现了“压缩的采样”,准确说是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 因此我们首先要从信号采样讲起: 1. 我们知道,将模拟信号转换为计算机能够处理的数字信号,必然要经过采样的过程。问题在于,应...
压缩感知(Compressed Sensing, 简称CS)作为一种革命性的信号处理技术,巧妙地结合了数学优化理论与信号处理实践,为我们在远低于传统采样率下捕捉信号信息提供了可能。本文将深入浅出地介绍压缩感知的基本原理,并辅以必要的数学公式,帮助读者更好地理解这一前沿技术。
压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种信号处理技术,它利用信号的稀疏性,可以在远低于奈奎斯特率的采样频率下对信号进行采样和重构。稀疏性是指信号在某个变换域(如傅里叶变换、小波变换等)下的表示只有少数几个非零元素。 OMP算法是压缩感知中用来从少量测量中恢复稀疏信号的一种贪婪算法。简单来说,OMP的工作流程...
传统采样的依据是信号带宽,忽略了信号本身结构特点,但相比于信号带宽的自由度来说,信号结构特点的自由度更低,即依据信号结构特点进行采样时,重构所需的信号信息更少。在压缩感知(Compressed sensing, CS)框架下,信号能够稀疏表示是实现压缩感知的前提。 2.1 Nyquist采样和压缩感知采样 ...
压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种理论框架，用于研究如何高效地采集和恢复稀疏或近似稀疏信号。
压缩感知[3](Compressed Sensing,CS)是近年来新兴的信号处理方法。利用压缩感知理论,WRIGHT J等人[3]提出了一种稀疏表示人脸识别算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)。SRC方法在局部遮挡、噪声等问题上具有相当的鲁棒性。针对单样本问题,本文提出了一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法。该方法首先利用...
目前广泛应用的加速采集技术包括并行采集(parallel imaging, PI)与压缩感知(compressed sensing, CS),近来还有学者提出一项新的加速采集技术,即人工智能CS(artificial intelligence CS, ACS),该技术是将PI、半傅里叶成像、CS和人工智能网络相结合的一种新型加速成像技术。CS是一种通过利用图像冗余来提高MRI的成像速度...