外文翻译结构化的压缩感知理论与应用论文

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1、北京化工大学毕业设计（外文翻译）结构化的压缩感知理论与应用MarcoF.DuarteMember,IEEE,andYoninaC.Eldar,SeniorMember,IEEE摘要压缩感知（CS）是一个新兴的领域，在过去几年里已经吸引了很大一部分人的研究兴趣。在以往介绍压缩感知的文章中，CS限制其使用范围，标准离散到离散的测量架构使用基于标准稀疏随机性质的矩阵和信号模型。近年来，传感技术已经以它独有的方式进入了各种新的应用领域。这反过来，传感技术的基础理论完全有必要重新加以审视。随机矩阵测量的操作必须更换更有条理传感架构，对应可行的数据采集硬件的特点。标准稀疏前

2、将扩大为包括更丰富信号类型和编码更广泛的数据模型，包括连续时间信号。在我们看来，其主要内容是压缩感知技术中信号的利用以及结构的编码。而最重要的一点就是结合理论与实践。也就是说，指出将会在从数学到硬件出现的结构化压缩感知的潜力。我们总结强调出新的方向，以及更多的传统的压缩感知技术，作为一个从业者希望加入这一新兴领域的审查都希望，并作为一个研究人员的参考角度试图把现有的一些想法放到实际应用中。I.介绍和发展动机压缩感知技术是一门在信号处理团队中引起广泛兴趣的新兴研究领域。虽然关于压缩感知的介绍只是从几年前开始的[1,2]，但是就这个领域的研究已经出现了成千的文件、上

3、百次会议、工作室以及一些专门的交流研究。基于对这个领域的丰厚兴趣，因此在压缩感知上存在很多优秀的评论文章[3-5]。这些文章主要注重于对压缩感知的努力：使用标准离散到基于标准稀疏信号的随机性质，在其信号或表示形式上没有不假定稀疏度以外的任何结构上。为了分析该种设计的恢复方法以及提供性能保障，其设计公司运用了复杂的数学公式和丰富的理论知识。因此，在早期的压缩感知技术发展阶段我们更加应该重视其简化设置。迄今，几乎所有模拟-54北京化工大学毕业设计（外文翻译）数字转换器（ADC）都遵循要求采样率至少两倍于信号带宽，即：著名的Shannon-Nyquist定理。该定理涵

4、括了大量的数字信号处理应用如音频，视频，无线电接收机，雷达的应用，医疗设备等。在以往日益增加的对数据，以及的无线电频率（RF）技术的需求促进了高带宽信号的使用，这使得Shannon-Nyquist定理决定的利率提高了硬件收购和随后存储以及DSP处理器的挑战性。虽然压缩感知器由采样速率的宽带信号的激励部分的速率远低于Shannon-Nyquist速率，但是它仍然保持着底层信号的编码信息。然而，在实践中，大多数对关于压缩感知的工作集中在使用随机测量来获取有限维稀疏向量上。这就排除了连续时间（即模拟）输入信号的重要性能，同样作为使用硬件结构也是无法避免的。拿到压缩模数

5、转换器的圣杯并得到更高的分辨率需要能够处理更广泛信号模型的框架，如：不同结构类型的连续时间信号和实际测量原理。这些年，压缩感知技术这一领域跨足了许多新的战线并且以自己独特的方式应用于各种领域。这反过来也使得重新审视压缩感知技术变得必要。随机矩阵测量操作，作为压缩感知早起建设的基础，必须被那些更加符合利益的应用的结构化测量操作所取代，如无线频道，模拟抽样硬件，传感器网络和光学成像等。早期工作在传感技术中具有的标准化稀疏特点必须拓展到更加丰富的信号类当中。那些有着低维信号结构的信号并不需要由标准稀疏信号来替代，而同时，那些能够任意变换尺寸的信号也不仅仅是有限维向量。

6、近期信号处理组织正对压缩感知的工作，其意义可以分为两个主要的贡献领域。第一组是由涉及到压缩感知矩阵的理论以及应用组成。该矩阵并不是完全随机并且常表现出丰富的结构化特征。这一点很大程度上源于在实践中获得的模型样本所作出的努力，从而得到从现实世界中模拟他们结构所得到的传感矩阵。第二组意义包括了表现出超越稀疏结构化的结构以及更加广泛的信号类的信号代表。如无穷维表示的时间连续信号。对于很多信号类型，当达到稀疏杠杆顶端的时候这种结构允许信号压缩的高电位。此外，无限维信号交涉为丰富结构化特征提供了一个明显不能由标准稀疏描述的重要例证。因为减少模拟信号的样品速率是压缩感知中的

7、一个驱动力量，所以建立一个能够容纳任何空间中的希尔伯特信号是压缩感知框架中一个不可缺少的部分。这些组件都是由参与实际硬件实现的现实压缩感知器触发。54北京化工大学毕业设计（外文翻译）在我们看来，其主要内容是压缩感知技术中的信号的利用以及结构的编码。而最重要的一点就是结合理论与实践。也就是说，通过概括所需要的基础理论，指出将会在从数学到硬件出现的结构化压缩感知的潜力。我们坚信将压缩感知技术带入下一个阶段即实现这个发展中的领域的实际应用这是必不可少的。为了应用压缩感知的理论来解决实际信号采集的挑战，这些年很多研究者都投入了大量的时间努力。同时也产生了平行低速采样定律

8、，这一定律将具有丰富理论