基于压缩感知的信号恢复算法研究

近年来，随着现代信息技术的飞速发展，人们对信息量的巨量需求与传统的信号处理 理论之间的矛盾日益加剧。传统的奈奎斯特采样定理要求采样速率必须大于信号最高带宽 的两倍以上才能精确恢复出原始信号，然而在实际应用中，过高的采样速率必将产生大量 的原始采样数据，给信息的传输、存储和处理带来巨大压力。在这种背景下，Candès 等人 发现了一种新的信号处理方法--压缩感知理论。针对稀疏信号或者可压缩信号，该理论可 以使用远低于传统奈奎斯特采样定理所要求的采样速率，成功实现了信号采样与压缩同时 进行，并且能够精确的恢复出原始信号。