《计算机工程与应用》编辑委员会
1 引言2006年E.J.Candes、J.Romberg、T.Tao和D.L.Donoho等科学家提出的压缩感知理论(Compressive Sensing, CS)”1-3”,可以远低于奈奎斯特采样频率对信号采样,并高概率完全重建原信号.该技术改变传统先采样再压缩的数据处理方式,在采样的同时完成对数据的”压缩”,既降低对传感器的高频技术要求,又能节约数据存储资源和传输带宽,为信号处理领域带来革命性变化”4”.该理论一经提出,便在国内外掀起研究热潮,对统计学、信息论、编码论等科学领域具有重要的影响,并在模拟信息采样、合成孔径雷达成像、遥感成像、核磁共振成像、无线传感器网络、信源编码、人脸识别、语音识别等诸多领域展开了广泛的应用研究”5-7”.目前格拉斯哥大学设计的单像素相机,利用深度卷积自编码网络,在压缩比低至2%时,能以30帧/s速率实时恢复128×128像素视频,为取代传统相机迈出实质性的一步”8”.
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2019-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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