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摘要:
随着信息社会的迅速发展,人们对数字信息的需求越来越大.同时,人们对信号的采样速率、传输速度和存储空间的要求也变得越来越高.如何在保持信号信息的同时尽可能地减少信号的采样数量?Candès在2006年的国际数学家大会上介绍了一种称为压缩感知的新颖信号采样理论,指出:只要远少于传统Nyquist采样定理所要求的采样数即可精确或高概率精确重建原始信号.围绕压缩感知的稀疏字典设计、测量矩阵设计、重建算法设计这3个核心问题,对其基本理论和主要方法进行了系统阐述,同时指出了压缩感知有待解决的若干理论问题与关键技术.
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文献信息
篇名 压缩感知基本理论:回顾与展望
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 压缩感知 稀疏逼近 非相干性 测量矩阵 稀疏最优化
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 1-12
页数 分类号 TN911.72
字数 13678字 语种 中文
DOI
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 韦志辉 南京理工大学计算机科学与技术学院 124 1896 20.0 36.0
2 邵文泽 南京理工大学计算机科学与技术学院 18 609 11.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
稀疏逼近
非相干性
测量矩阵
稀疏最优化
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
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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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