压缩感知简要介绍 ppt

【正文】 《压缩感知简要介绍》 压缩感知（Compression Sensing）是现代信号处理领域的一个重要概念，它改变了我们对传统信号采集和压缩的理解。本篇内容将围绕传统信号压缩方法、压缩感知方法以及正交匹配追踪算法展开讨论。 **一、传统压缩方法** 在传统的信号处理中，我们通常通过采样定理来获取和重构信号。高维信号往往具有很高的冗余度，实际有意义的信息只占据一小部分。例如，图像信号在频域中可以被压缩，通过去除高频噪声或不重要的频谱成分。这一过程包括对信号进行采样、压缩、传输或存储，然后在接收端进行解压和重构。然而，传统方法依赖于信号的连续性和采样率，且通常假设信号是密集表示的，即信号的大部分元素都不为零。 **二、压缩感知方法** 压缩感知的出现打破了这一传统观念，它提出即使信号是稀疏的（即大部分元素为零），也可以通过远低于奈奎斯特定理要求的采样率进行有效的重构。在压缩感知中，信号不是先被完整采样再进行压缩，而是直接在采样阶段就实现压缩。这一过程被称为“压缩采样”（Compressive Sampling），通过测量信号的线性组合来捕获其重要信息，之后在接收端利用稀疏性进行重构。这种方法的关键在于找到合适的测量矩阵，使得信号能在低采样率下仍能保持足够的信息。 **三、信号重构算法——正交匹配追踪算法** 正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）是压缩感知领域的一种常用重构算法。在信号表达过程中，如果一组基不能完全匹配信号的特性，我们可以使用多组基（字典）的组合，但这可能导致向量线性不独立，使得信号的稀疏表示不唯一。OMP算法解决了这一问题，它通过迭代的方式逐步选取字典中最相关的一组向量来构建信号的稀疏表示，直到达到预定的稀疏度或者满足一定的重构误差阈值。相比于其他重构算法，如最小均方误差（LMS）或梯度下降法，OMP的优点在于计算效率高且能保证在理想条件下恢复原始信号。 OMP算法的基本步骤包括： 1. 初始化，选择第一个非零系数对应的字典元素。 2. 对残差进行正交投影，找到与残差最相关的字典元素。 3. 更新系数和字典子集，将新找到的元素加入子集。 4. 重复步骤2和3，直至达到预设的迭代次数或达到重构误差阈值。 尽管OMP算法在一定程度上简化了重构过程，但它的性能依赖于字典的质量和信号的稀疏性。在某些情况下，其他算法如迭代硬阈值（IHT）或基 pursuit（BP）可能表现更优。 总结来说，压缩感知提供了一种革命性的信号处理方式，通过直接在采样阶段实现压缩，降低了数据处理的复杂性和成本。正交匹配追踪算法作为重构策略之一，以其高效性和适用性在压缩感知领域占据一席之地。深入理解和应用这些理论，有助于我们在实际的通信、图像处理、医疗成像等场景中设计更高效的数据采集和处理系统。参考文献中的文章可以为读者提供更深入的理论背景和技术细节。