陆吾生教授短期课程“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像 处理中的应用”资料 1. 课程介绍_压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应 用.doc 2. 陆吾生教授短期课程“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用”的讲义 Lecture

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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１压 缩 感知 理 论 ３ 信 号 的 重 构 在信号处理领域 ， 压缩感知 可以看作 基于信号压缩和重构 的一 信 号重构 的思路是 ：当感知 矩阵符合 Ｒ Ｉ Ｐ条 件时 ，通过 对式 种新的理论和方法。压缩感知现在被广泛 的关注 和研

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

基本思想是利用关于解的先验知识，构造附加约束或改 变求解策略，使得逆问题的解变得确定且稳定。即对解 进行约束J(x)约束信号x为平滑的应用Lagrange乘子，将P2问题约束转换为

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

收稿日期： 2015 － 02 － 11 医疗装备 2015 第 6 期［1 ］ ［2 ］ 由 Donoho 与 Candes 等人 2006 年提出的压 缩感知 技 术 （ Co

浅谈压缩感知方法及其在雷达领域的应用 摘要：传统信号处理的采样率必须满足香农定理。随着携带信息量和系统分辨率的提高，系统带宽不断增大，这对系统传输和存储等带来巨大压力。压缩感知理论利用信号内在的稀疏性，以低于奈奎斯特采样率对其进行采样，显著