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。