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压缩传感理论(Compressive Sensing,简称CS)以远低于奈奎斯特采样频率对稀疏信号进行全局观测,通过少量观测值即可准确重构原始信号,突破了香农采样定理的瓶颈,使得宽带信号和高分辨率信号的采集成为可能。目前压缩传感理论大都停留在理论研究和仿真阶段,鲜有涉及将该理论硬件化进行实践应用。文中介绍了最小均方差线性估计(MMSE)算法,通过与常用重构算法的仿真重构对比,突出了MMSE算法的优越性,证明了该算法在低采样率下重构质量较高,且具有较好的实践应用潜力。并进一步搭建了光学单点成像系统对压缩传感理论进行应用研究,实验表明该系统成像效果良好,具有较好的应用价值。
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仪表技术与传感器
ISSN： 1002-1841
Year： 2015
Issue： 1
Volume： 0
Page： 88-91
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