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摘要:
如何降低宽带模拟信号数字化过程中的采样率,以及如何有效的对大量数据进行压缩存储一直是学者们关心的问题.该文综述了最近出现的一种新型信号处理方法-压缩采样(Compressive Sampling, CS),也称压缩传感(Compressive Sensing).该方法通过对稀疏信号进行观测而非采样,只需少量观测点就能精确的重构原始信号.结果表明新方法的观测频率可以远远低于奈奎斯特采样频率.该文除介绍其基本原理和主要实现方法外,同时列举了多种应用,并指出若干待研究的问题.
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文献信息
篇名 压缩采样技术及其应用
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 压缩采样 稀疏性 观测矩阵 信号恢复
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 470-475
页数 6页 分类号 TN919.5
字数 4921字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1146.2009.00497
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梅顺良 清华大学电子工程系 82 817 16.0 26.0
2 谷源涛 清华大学电子工程系 31 375 9.0 19.0
3 金坚 清华大学电子工程系 3 207 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (45)
参考文献  (16)
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2020(16)
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研究主题发展历程
节点文献
压缩采样
稀疏性
观测矩阵
信号恢复
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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