• 基追踪（又名L1模最小化）：在所有与 (image)数据匹配的小波组合中，找到一个 “最稀疏的”基，也就是其中所有系数的 绝对值总和越小越好。（这种最小化的结 果趋向于迫使绝大多数系数都消失了。） • 又名BP算法总结• 压缩感知技术是

转化模型另一种转化形式：min Wx s.t.Φx yxRn1其中，W diag{ 1 , 1 , , 1 } , 是一| x1 | | x2 | | xN | 个很小的正数20Compressive Sensing转化模型引入光滑函数，实

“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

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

2 压缩感知理论分析3 压缩感知应用3.1 波形信号仿真分析 3.2 CS图像融合 3.3 单像素CS相机 3.4 CS雷达1 背景介绍1.1 传统采样理论介绍及问题提出 1.2

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• 设 Φ = ΦΨ ，为了保证少量非相干的投 影包含精确重构信号的足够信息，矩阵 必 Φ ' 须满足受限等距特性(RIP)准则： Φ' • “对于任意具有严格T稀疏的矢量v,矩阵 都能保证如下不等式成立: ' 2 Φv • 2'1− ε

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压缩感知磁共振成像技术综述王水花，张煜东南京师范大学计算机科学与技术学院，江苏南京210023【摘要】目的:综述近年来压缩感知磁共振成像技术的研究进展。方法:磁共振成像是目前临床医学影像中最重要的非侵入式检查方法之一，然而其成像速度较低，限

压缩感知新技术专题讲座(二)第3讲　压缩感知技术中的信号稀疏表示方法X周　彬1,朱　涛2,张雄伟3(1.解放军理工大学指挥自动化学院研究生2队,江苏南京210007;2.中国人民解放军66242部队,内蒙古锡林郭勒026000;3.解放军理

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

压缩感知技术综述 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

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

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