第1讲 信息处理领域的创新理论——压缩感知  

Compressive Sensing:Innovative Theory in Information Processing Field

作　　者：张雄伟[1] 黄建军[2] 朱涛[3] 

机构地区：[1]解放军理工大学指挥自动化学院信息作战系,江苏南京210007 [2]解放军理工大学指挥自动化学院研究生2队 [3]解放军理工大学通信工程学院电子信息工程系,江苏南京210007

出　　处：《军事通信技术》2011年第4期83-87,共5页Journal of Military Communications Technology

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK2009059)

摘　　要：近年来提出的压缩感知CS(Compressive Sensing)理论突破了传统信号处理理论中采样定理的极限,实现了从信号采样到信息采样的飞跃。文章对比了传统的信号处理框架与压缩感知理论指导下的信号处理框架,介绍了压缩感知的基本理论框架,分析了其中三个方面的关键技术。最后,展望了压缩感知理论的应用前景。The recent proposed Compressive $ensing（CS） theory provides a golden opportunity to break the limitation of the sampling theorem in the traditional signal processing theory. Based on CS, compressible signals can be captured and represented at a sampling rate significant- ly below the Nyquist rate. CS can lead the tradition sampling theory from Analog-to-Digital con- version to Analog-to-Information conversion. Theoretical framework and three key aspects of CS were reviewed, and some of its military applications briefly presented.

关 键 词：压缩感知 采样定理 稀疏表示 信号重构 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]