[1]李波 谢杰镇 王博亮.基于压缩传感理论的数据重建[J].计算机技术与发展,2009,(05):23-25.
　LI Bo,XIE Jie-zhen,WANG Bo-liang.Signal Reconstruction Based on Compressed Sensing[J].,2009,(05):23-25.
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基于压缩传感理论的数据重建()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年05期
页码:
23-25
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Signal Reconstruction Based on Compressed Sensing
文章编号:
1673-629X（2009）05-0023-03
作者:
李波 谢杰镇 王博亮
厦门大学信息科学与技术学院
Author(s):
LI Bo;  XIE Jie-zhen;  WANG Bo-liang
Dept. of Information Science ＆ Technology, Xiamen University
关键词:
信号采样; 压缩传感; 稀疏; 凸优化; 信号重建
Keywords:
signal sampling;  compressive sensing;  sparsity;  convex optimization;  signal reconstruction
分类号:
TP391.41
文献标志码:
A
摘要:
随着信息技术的不断发展，人们对信息需求量越来越大，这给信号采样、传输和存储的实现带来的压力越来越大。近年来国际上出现的压缩传感理论为该问题的解决提供了新的解决方案。压缩传感理论首先将信号投影到一个低维的信号空间，然后通过解一个基于凸优化的非线性恢复算法将信号恢复，而仅仅需要很少的数据。介绍了CS理论框架并对其中存在的难点问题进行了探讨，主要有稀疏近似理论、观测矩阵、信号重建算法。最后将压缩传感理论应用到一维和二维图像数据重建中并给出了仿真结果。实验结果表明，该方法与传统压缩方法相比具有更高的压缩比，并且能
Abstract:
With the development of information technology, the demands for information are incressing dramatically, which causes a series of challenges in signal sampling, transmission and storage. An emerging theory of compressed sensing （CS） ,which is presented in

相似文献/References:

[1]陆望,王友国.改进匹配追踪算法及其在图像压缩中的应用[J].计算机技术与发展,2013,(08):234.
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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（30770561）李波（1985-），男湖北刺州人 硕士研究生，研究方向为医学图像处理、医学电子与计算机应用技术王博亮，教授。研究领域为医学成像与图像处理、虚拟人体器官建模与仿真、生物信息检测与控制。
更新日期/Last Update: 1900-01-01