ntroduction to compressive sampling and recovery via convex programming

时间:2014-12-24 07:44:04
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文件名称:ntroduction to compressive sampling and recovery via convex programming
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更新时间:2014-12-24 07:44:04
Compressive Sampling 压缩传感是2006年美国两位数学家提出的,已提出此理论立即得到重视,该理论指出:对可压缩的信号可通过远低于Nyquist标准的方式进行采样数据,仍能够精确地恢复出原始信号。该理论一经提出,就在信息论、信号/图像处理、医疗成像、模式识别、地质勘探、光学/雷达成像、无线通信等领域受到高度关注,并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展。目前CS理论的研究尚属于起步阶段,但已表现出了强大的生命力,并已发展了分布CS理论(Baron等提出),1-BIT CS理论(Baraniuk等提出),Bayesian CS理论(Carin等提出),无限维CS理论(Elad等提出),变形CS理论(Meyer等提出),等等,已成为数学领域和工程应用领域的一大研究热点。

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