压缩感知理论及重建方法

• 作者: 刘蕾 李建东 闫敬文
• 来源期刊: 汕头大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏重建 低秩重建
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 特约稿件
• 页码范围: 3-12,2
• 页数: 11页
• 分类号: TP751|TN911.73
• 字数: 5456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4217.2019.01.001

摘要

随着科技的发展,呈爆炸式增长的现代数据给数据的采集、传输和储存产生了巨大的压力和浪费. 压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)的提出有效缓解了以上压力. 本文在介绍CS 理论框架的基础上阐述其重构算法的分类和发展,着重介绍了稀疏重建模型和低秩重建模型对应的重建算法及各算法的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蕾	汕头大学医学院	7	48	3.0	6.0
2	闫敬文	汕头大学工学院电子系	33	404	10.0	19.0
3	李建东	汕头大学工学院电子系	1	2	1.0	1.0