2.2 观测矩阵的设计观测器的目的是采样得到 M 个观测值，并 保证从中能够重构出原来长度为 N 的信号 x 或者稀疏基下的系数向量 。观测过程就是利用 M N 观测矩阵的 M 个行 向量对稀疏系数向量进行投影，得到 M 个 观测值，即

“数字微镜阵列”完成图像在伪随机二值模型上的线性投影的光学计 算，其反射光由透镜聚焦到单个光敏二极管上，光敏二极管两端的电 压值即为一个测量值y，将此投影操作重复M次，即得到测量向量Y，然后用最小全变分算法构建的数字信号处理器重构原始图像x

压缩感知理论综述 摘要：信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段。多年来，指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理，但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费。压缩感知（Compressed Sensing）提出一种

第4卷第4期 Chin J Magn Reson Imaging, 2013, Vol 4, No 4综 述 | Reviews信号投影到一个低维空间上，并对所获取的少量 测量值进行求解凸优化问题，从而实现对信号的 精确重构。关键步骤是信号

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压缩感知原理1压缩感知引论传统方式下的信号处理，是按照奈奎斯特采样定理对信号进行采样，得到大量的采样数据，需要先获取整个信号再进行压缩，其压缩过程如图 2.1。在此过程中，大部分采样数据将会被抛弃，即高速采样后再压缩的过程浪费了大量的采样资

x在 k N时就称向量 是稀疏的。对应于公式(1)而言，若 是一个稀疏向量，则称信号 x 可以在 域进行稀疏表示或 x 是可压缩的。[1]R Baraniuk.A lecture on comperessive sensing[J].IE

Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｕｎ ｒｔ ｅ ｇ ｉ ａ ｃ ｆｔ ｅ ｔ． ｉｉｎａ ｈ ｎ ｏ ／Ｎｙ ｕ ｓ ａ ｌｎ ｈ ｏｅ ， ｓｇ ａ ｏ ｅ ｓｎ ｆｅ ａ ｅ ｄｅ ｈ ｕ ｄ ｎ ｅ ｏ ｈ ｒ ｄ ｔｏ ｌＳ ａ ｎ

压缩感知原理 1压缩感知引论 传统方式下的信号处理，是按照奈奎斯特采样定理对信号进行采样，得到大量的采样数据，需要先获取整个信号再进行压缩，其压缩过程如图2.1。 图2.1 传统的信号压缩过程 在此过程中，大部分采样数据将会被抛弃，即高速采

压缩感知原理（附程序） 1压缩感知引论 传统方式下的信号处理，是按照奈奎斯特采样定理对信号进行采样，得到大量 的采样数据，需要先获取整个信号再进行压缩，其压缩过程如图 2.1 o 重构信号 图2.1传统的信号压缩过程 在此过程中，大部分采

The proposed method is referred to as prior image constrained compressed sensing (PICCS )

1、基函数字典下的稀疏表示： 寻找一个正交基使得信号表示的稀疏系数尽可能的少。比较 常用的稀疏基有：高斯矩阵、小波基、正（余）弦基、 Curvelet基等。Candes和Tao经研

压缩感知原理(附程序)1压缩感知引论传统方式下的信号处理，是按照奈奎斯特采样定理对信号进行采样，得到大量的采样数据，需要先获取整个信号再进行压缩，其压缩过程如图2.1。图2.1 传统的信号压缩过程在此过程中，大部分采样数据将会被抛弃，即高速

压缩感知原理1压缩感知引论传统方式下的信号处理，是按照奈奎斯特采样定理对信号进行采样，得到大量的采样数据，需要先获取整个信号再进行压缩，其压缩过程如图2.1。图2.1 传统的信号压缩过程在此过程中，大部分采样数据将会被抛弃，即高速采样后再压

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压缩感知∗许志强†中国科学院数学与系统科学研究院,计算数学与科学工程计算研究所,科学与工程计算国家重点实验室,100190,北京2012年1月12日摘要压缩感知是近来国际上热门的研究方向.其在信号处理中具有很好的应用前景.此外,它与逼近论、