压缩感知重构算法

资 源 简 介

关于压缩感知重构算法，　压缩感知（Compressive 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Candes、Terres Tao等人提出，挑战传统的采样编码技术，即Nyquist采样定理。

详 情 说 明

在本文中，我们将详细探讨压缩感知重构算法。压缩感知（Compressive Sensing或Compressed Sampling，简称CS）是近年来兴起的数学和信息科学交叉领域的新方向。CS的提出挑战了传统的采样编码技术，即Nyquist采样定理。它的主要思想是，通过对信号进行随机测量，可以使用比传统方法更少的样本来重构信号，从而降低采样率。这项技术已经在图像处理、信号处理、通信等领域得到了广泛应用，并且仍然在不断发展和改进中。因此，我们需要更深入地了解它的原理和应用，以便更好地利用它的优势。