压缩感知的原理和应用ppt课件.ppt

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1、压缩感知的原理和应用IntroductiontoComprehensiveSensingGuotaiWang2013-5-3contentsBackgroundProblemTheCompressiveSensingApplicationcontentsBackgroundProblem2TheCompressiveSensingApplication1.1信号采样,原∠人信息技术飞速发展信息需求量剧增·Nyquist采样定理采样速率需达到信号带宽的两倍以上才能精确重构信带宽增加采样速率和处理速率增加弊端采样硬

2、件成本昂贵获取效率低下对宽带信号处理的困难日益加剧1.2信号的压缩和传输传统压缩方法第二步第三步专、储存可压缩信号高速采样变换重构信号图1传统方法压缩过程为了降低成本将采样的数经压缩后以较少的比特数表示信号很多非重要的数据被抛弃缺点这种高速采样再压缩的方式浪费了大量的采样资源旦压缩数据中的某个或某几个丢失,可能将造成信号恢复的错误13亟待解决的问题w原∠人8问题1:能否以远低于Nyquist采样定理要求的采样速率获取信号,而保证信息不损失,并且可以完全恢复信号问题2:能否将对信号的采样转化为对信息的采样,即直接

3、采集不被丢弃的信息?14压缩感知的理论框架,原∠人压缩感知的核心思想压缩和采样合并进行,远小于传统采样方法的数据量突破了Nyquist采样定理的瓶颈使高分辨率的信号采集成为可能重构信号可压缩信号稀疏变换观测得到的M维向量[传输、储存minⅫrAXy低速压缩采样:FAX图2压缩鹂知理论框架名词解释:压缩感知一直接感知压缩后的信息基本方法:信号在某一个正交空间具有稀疏性(即可压缩性),就能以较低的频率(远低于奈奎斯特采样频率)采样该信号,并可能以高概率重建该信号,contentsBackgroundProblem(

4、2TheCompressiveSensingApplication研究现状∠人82006RobustUncertaintyPrinciplesExactSignalreconstructionfromHighlyIncompleteFrequencyInformationTerenceTao,EmmanuelCandes2006《CompressedSensing》Daviddonoho2007《CompressiveSensing》RichardBaraniuk2.1压缩感知的前提稀疏性的定义:一个实值有限长

5、的N维离散信号x∈R,由信号理论可知,它可以用一个标准正交基y=[1,W2,…Wk,…V的线性组合来表示,假定这些基是规范正交的那么有Pak=yo其中a=(xy),若x在基上仅有K(KN)个非零系数∝k时,称V为信号x的稀疏基,是K稀疏(K-Sparsity)的END16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋20、要掌握书，莫被书掌握；

6、要为生而读，莫为读而生。——布尔沃