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An Introduction To Compressive Sampling

机译：压缩采样简介

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Conventional approaches to sampling signals or images follow Shannon''s theorem: the sampling rate must be at least twice the maximum frequency present in the signal (Nyquist rate). In the field of data conversion, standard analog-to-digital converter (ADC) technology implements the usual quantized Shannon representation - the signal is uniformly sampled at or above the Nyquist rate. This article surveys the theory of compressive sampling, also known as compressed sensing or CS, a novel sensing/sampling paradigm that goes against the common wisdom in data acquisition. CS theory asserts that one can recover certain signals and images from far fewer samples or measurements than traditional methods use.
机译：采样信号或图像的常规方法遵循香农定理：采样速率必须至少是信号中出现的最大频率（奈奎斯特速率）的两倍。在数据转换领域，标准的模数转换器（ADC）技术实现了通常的量化Shannon表示-以奈奎斯特速率或更高的速率对信号进行均匀采样。本文探讨了压缩采样的理论，也称为压缩感测或CS，这是一种新颖的感测/采样范例，与数据采集中的常识相悖。 CS理论断言，与传统方法相比，可以从更少的样本或测量中恢复某些信号和图像。

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