压缩感知究竟是什么原理

[自我意识究竟是什么]自我意识是指个体对自己已经形成的心理特点和正在发生进行的全部心理活动的认识，以及自己与外界事物相互联系的认识。未成年人由于独立性意向的发展，开始将对外界及外界事物与...+阅读

压缩感知究竟是什么原理

压缩感知（compressed sensing）。所谓压缩感知，最核心的概念在于试图从原理上降低对一个信号进行测量的成本。比如说，一个信号包含一千个数据，那么按照传统的信号处理理论，至少需要做一千次测量才能完整的复原这个信号。这就相当于是说，需要有一千个方程才能精确地解出一千个未知数来。但是压缩感知的想法是假定信号具有某种特点（比如文中所描述得在小波域上系数稀疏的特点），那么就可以只做三百次测量就完整地复原这个信号（这就相当于只通过三百个方程解出一千个未知数）。可想而知，这件事情包含了许多重要的数学理论和广泛的应用前景，因此在最近三四年里吸引了大量注意力，得到了非常蓬勃的发展。陶哲轩本身是这个领域的奠基人之一（可以参考《陶哲轩：长大的神童》一文），因此这篇文章的权威性毋庸讳言。

另外，这也是比较少见的由一流数学家直接撰写的关于自己前沿工作的普及性文章。需要说明的是，这篇文章是虽然是写给非数学专业的读者，但是也并不好懂，也许具有一些理工科背景会更容易理解一些。

有人在学压缩感知吗

用0范数或1范数解决cs重构归属一个数学问题，犹如给定你一个公式，利用这个公式或者说原理去做出很多的算法，cs重构本归属与对0范数的求解问题上的。但0范数属于数学上一个NP_hard问题，是无法解决的，所以不能直接用求0范数的理论去做算法，从而提出一系列基于求0范数最小的贪婪类算法。如MP,OMP等算法。，这类算法中，最为基础的算是MP算法了。贪婪算法的速度较快，但是重构效果相对较差，需要的测量数也较多，不能高效地压缩信号，并且对测量矩阵的要求更高。但总的来说，应用范围广。数学家同时发现，求解L1范数也可以逼近与0范数的效果，即把NP_hard问题转化为线性规划问题。所以现在有很多用求L1范数原理而创造了各类算法，最典型的是BP（基追踪）算法和梯度投影稀疏重构算法。

这种算法重构效果很好，但是运算量大，复杂，应用于实际上可能不大。至少得改进其算法。还有一大类算法，我不关注，不说了。具体那些算法怎么实现，自己去网上下程序仿真一下吧。。。。

什么是 compressed sensing

压缩感知（Compressive Sensing,or Compressed Sampling，简称CS），是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向，由Candes、Terres Tao等人提出，挑战传统的采样编码技术，即Nyquist采样定理.

压缩感知技术-理论

压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破，它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样，通过数值最优化问题准确重构出原始信号.

压缩感知技术-概念特征

压缩感知从字面上看起来，好像是数据压缩的意思，而实则出于完全不同的考虑.经典的数据压缩技术，无论是音频压缩（例如 mp3），图像压缩（例如 jpeg），视频压缩（mpeg），还是一般的编码压缩（zip），都是从数据本身的特性出发，寻找并剔除数据中隐含的冗余度，从而达到压缩的目的.这样的压缩有两个特点：第一、它是发生在数据已经被完整采集到之后；第二、它本身需要复杂的算法来完成.相较而言，解码过程反而一般来说在计算上比较简单，以音频压缩为例，压制一个 mp3 文件的计算量远大于播放（即解压缩）一个 mp3 文件的计算量.稍加思量就会发现，这种压缩和解压缩的不对称性正好同人们的需求是相反的.在大多数情况下，采集并处理数据的设备，往往是廉价、省电、计算能力较低的便携设备，例如傻瓜相机、或者录音笔、或者遥控监视器等等.而负责处理（即解压缩）信息的过程却反而往往在大型计算机上进行，它有更高的计算能力，也常常没有便携和省电的要求.也就是说，人们是在用廉价节能的设备来处理复杂的计算任务，而用大型高效的设备处理相对简单的计算任务.这一矛盾在某些情况下甚至会更为尖锐，例如在野外作业或者军事作业的场合，采集数据的设备往往曝露在自然环境之中，随时可能失去能源供给或者甚至部分丧失性能，在这种情况下，传统的数据采集-压缩-传输-解压缩的模式就基本上失效了. 压缩感知的概念就是为了解决这样的矛盾而产生的.既然采集数据之后反正要压缩掉其中的冗余度，而这个压缩过程又相对来说比较困难，那么我们为什么不直接「采集」压缩后的数据？这样采集的任务要轻得多，而且还省去了压缩的麻烦.这就是所谓的「压缩感知」，也就是说，直接感知压缩了的信息.