压缩感知技术

一种测量手段
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压缩感知就是，对稀疏或可压缩信号可通过远低于Shannon-Nyquist采样定理标准的方式进行采样数据，其仍能够实现稀疏或可压缩信号的精确重构，这使得其在信号处理领域中有着突出的优点和潜在的应用前景。

基本信息

压缩感知（Compressive Sensing, Compressed Sensing, or Compressed Sampling，简称CS），是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向，由Donoho、Candes、Terres Tao   等人提出，挑战传统的采样编码技术，即Nyquist采样定理。

理论

压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破，它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样，通过数值最优化算法准确重构出原始信号。