信号处理与通信研究方向介绍
信号与信息处理研究生
信号与信息处理研究生一、引言信号与信息处理是一门涉及面极广的学科，涵盖了通信、雷达、声呐、语音、图像、视频、多媒体、电子对抗、阵列信号处理等诸多方向。
随着信息技术的发展，信号与信息处理在科学研究、工业生产和日常生活中发挥着越来越重要的作用。
因此，越来越多的学生选择攻读信号与信息处理相关的硕士学位，以便在这方面深入研究。
二、研究方向1.通信信号处理：主要研究通信系统中的信号处理技术，包括调制解调、信道编码、多载波传输等。
2.阵列信号处理：研究利用多个传感器阵列对信号进行接收和处理的算法和技术，如波束形成、干扰抑制等。
3.图像和视频处理：研究图像和视频的采集、压缩、传输、解码等方面的算法和技术，以及图像和视频的增强、识别和检索等。
4.语音信号处理：研究语音的采集、编码、传输、识别等方面的算法和技术，以及语音合成等。
5.雷达信号处理：研究雷达系统的信号处理技术，包括雷达信号的发射和接收、目标检测和跟踪等。
6.多媒体信号处理：研究多媒体数据的压缩、传输、检索等方面的算法和技术。
7.电子对抗：研究电子战中的信号侦察和干扰技术，以及反侦察和抗干扰技术等。
三、课程设置1.数学基础课程：包括概率论与数理统计、随机过程、矩阵分析等。
2.信号与系统课程：介绍信号与系统的基本概念和原理，包括时域分析、频域分析、复数分析等。
3.数字信号处理课程：介绍数字信号处理的基本原理和技术，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器设计等。
4.图像处理课程：介绍图像处理的基本原理和技术，包括图像变换、图像增强、图像压缩等。
5.语音信号处理课程：介绍语音信号处理的基本原理和技术，包括语音分析和合成等。
6.阵列信号处理课程：介绍阵列信号处理的基本原理和技术，包括波束形成和干扰抑制等。
7.通信原理课程：介绍通信系统的基础知识和原理，包括调制解调、信道编码等。
8.计算机编程课程：介绍一门编程语言及其在信号与信息处理中的应用，如Python等。
信息与通信工程专业毕业论文选题指南
信息与通信工程专业毕业论文选题指南一、引言信息与通信工程专业是现代通信技术的重要学科之一，其涉及的领域广泛且具有前沿性。
本文旨在为信息与通信工程专业的毕业生提供选题指南，帮助他们确定合适的毕业论文选题。
以下将从基础理论、应用研究、技术创新等角度，提供一些研究方向供参考。
二、基础理论研究方向1. 通信网络协议分析与优化- 研究现有协议的性能瓶颈，并提出改进方案；- 针对特定应用场景，设计支持高效通信的新型协议。
2. 无线通信信号处理算法- 对无线信号进行分析与处理，提高无线传输的性能；- 研究多天线技术在无线通信中的应用。
3. 数字信号处理与通信系统模型- 研究数字信号处理算法，提高通信系统的性能；- 建立通信系统模型，分析其特性及优化方法。
三、应用研究方向1. 通信网络安全与保密技术- 研究通信网络中的安全隐患与威胁，并提出相应的防护措施； - 研究量子通信等新兴技术在网络安全中的应用。
2. 多媒体通信与数据传输- 研究多媒体数据的压缩与传输技术，提高传输效率与质量； - 优化视频、音频等多媒体传输的算法与协议。
3. 通信系统性能评估与优化- 设计通信系统性能评估方法，分析系统的可靠性与效率；- 基于评估结果，提出系统性能优化的方法与措施。
四、技术创新方向1. 物联网技术与应用- 研究物联网相关技术，如传感器网络、RFID等；- 探索物联网在智能城市、智能交通等领域的应用。
2. 云计算与大数据通信- 研究云计算平台的通信技术与架构；- 大数据通信处理与分析算法的研究与优化。
3. 智能通信系统与人工智能- 研究智能通信系统的设计与实现，提高用户体验；- 将人工智能技术应用于通信领域，提升系统性能与效率。
五、结论选题是毕业论文研究的基础，合适的选题为后续的研究工作提供了方向和依据。
信息与通信工程专业的毕业生可以根据自身兴趣和实际需求，在基础理论、应用研究和技术创新等方向进行选题。
希望本文提供的选题指南能够帮助毕业生们确定自己的研究方向，并顺利完成毕业论文的撰写与答辩。
中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍
中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍1．DSP技术与应用方向当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。
数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。
国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。
DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。
本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。
DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。
重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。
本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。
本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。
2．多媒体技术方向多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。
多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。
通信工程研究生课程
通信工程研究生课程
通信工程研究生课程主要包括以下几个方向：
1. 电子与通信工程方向：主要学习信号与信息处理、通讯与信息系统、电磁场与微波技术、电子元器件、集成电路等工程技术。
2. 通信与信息系统方向：主要学习以信息获取、信息传输与交换、信息网络、信息处理及信息控制等为主体的各类通信与信息系统。
3. 模式识别与智能系统方向：学习以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
4. 信号与信息处理方向：学习以研究信号与信息的处理为主体，包含信息获取、变换、存储、传输、交换、应用等环节中的信号与信息的处理。
此外，还有一些基础课程和公共课程，如高数、线代、概率论、大物、数理方程等，以及一些专业课程如工程电磁场与波、计算方法、电机学、控制理论等。
具体课程设置还需要根据不同学校和专业方向的具体情况而定。
电子信息工程专业研究方向【范本模板】
电子信息工程专业研究方向一、硕士研究生研究方向目的是与本科与硕士研究方向接轨1、通信与信号处理(1)《数字移动通信系统和个人通信》研究第三代和三代后蜂窝移动通信和个人通信，以及新一代无线局域网、无线城域网支持宽带移动的理论、信号处理和实现技术。
（2)《未来宽带移动通信关键技术研究》主要研究未来移动通信中的多载波传输技术、多天线（复用、分集、波束成形)技术、多址技术、信道自适应技术、抗干扰技术、无线资源管理和跨层优化设计技术、新型网络结构。
(３)《移动通信与宽带无线技术》主要研究内容：无线通信网络与系统技术,移动通信中的无线传输理论及其应用技术，超宽带(UWB)无线通信技术,宽带无线接入技术，软件无线电技术,短距离微功率宽带无线通信技术,移动通信中的分集发射与接收技术.(4)《通信软件和网络智能》本方向研究通信网由封闭式集中控制环境转向开放式分布控制环境后的网络智能理论和软件技术。
着重研究开放式APＩ、Web Services、中间件、移动代理、遍布计算等分布计算技术在环境感知通信、自适应业务提供、可重配置网络和实时多媒体协同系统中的应用。
(5）《下一代网络》着重研究以IＰ为核心的下一代网络（NGN)结构、模型和关键技术,包括:多业务IＰ通信网络QｏＳ理论和技术；IＰ多媒体系统及控制技术；智能光网络的路由和控制;３G和B3Ｇ网络结构和演进；固定/移动网络融合及三网融合模型和技术;IＰv6技术及其在下一代网络中的应用。
（6）《宽带通信网理论和技术》着重研究面向未来的宽带通信网络理论和技术,包括:通用移动性和网络移动性技术；MPLS和GMPLS技术与应用;下一代因特网信令;家庭网络技术;基于元数据的自适应内容传递网络;无线自组织网络和传感器网络技术;可编程网络理论;宽带通信网络流量特征与理论。
（7)《光纤通信系统》主要研究光传输物理层的发展方向、新的光传输技术、新型光纤通信系统的体系架构、网络演进、控制与管理；核心网、城域网、接入网中光传输技术的新发展等，包括信号结构、传输码型、调制方式、复用方法、传输损伤、网络性能等方面的研究.(8)《现代数字通信》主要研究因特网出现之后对数字通信的影响、新型数字编码、纠错编码、数字通信的承载新技术、新型数字通信的性能参数、多媒体与数字通信的关系、数字通信与数据通信的关系、数字通信的发展方向等.2、信号与信息处理开展信息与信号检测、识别、处理及系统控制等方面的研究。
通信与信息系统专业与信号与信息处理专业的区别
通信与信息系统专业（一）《移动通信与无线技术》研究数字移动通信和个人通信系统的系统模拟、多址技术、数字调制解调技术、信道动态指配技术、同步技术、多用户检测技术、语音压缩技术、宽带多媒体技术以及射频技术。
研究各种数字微波通信、移动通信和卫星通信系统以及WLAN、WMAN、ad-Roc网的组成、新技术及性能分析，并包括SDH技术和上述系统中常用的编码、调制和解调、同步与信令方式、多址以及网络安全等技术的研究与开发。
（二）《无线数据与移动计算网络》研究无线数据通信广域网、无线局域网和个人区域网中的无线数字传输、媒质接入控制、无线资源管理、移动性管理、移动多媒体接入、无线接入Internet、移动IP、无线IP、移动计算网络等理论、协议、技术、实现以及基于移动计算网络的各种应用。
本方向还研究现代移动通信中的智能技术（如智能天线、智能传输、智能化通信协议和智能网管系统等）。
（三）《IP和宽带网络技术》研究宽带IP通信网的QoS、流量工程和合法侦听；V oIP的组网技术、通信协议和控制技术；下一代网络的软交换技术；SIP协议研究及应用开发；B3G 核心网络技术；IP宽带接入和城域网中的关键设备和技术开发；多层交换技术、IP/ATM集成技术和MPLS技术；IP网络管理模型和技术实现；移动代理及其在IP通信网中的应用。
（四）《网络与应用技术》研究宽带通信网的结构、接口、协议、网络仿真和设计技术；网络管理的管理模型、接口标准、网管系统的设计和开发；可编程网络的体系、软件和系统开发。
（五）《通信和信息系统中的信息安全》研究与通信和信息系统中的信息安全有关的理论和技术，主要包括数据加密，密钥管理，数字签名与身份认证，网络安全，计算机安全，安全协议，隐形技术，智能卡安全等。
重点在无线通信网的信息安全，根据OSI协议，从网络各层出发，研究安全解决方案，以达到可信、可控、可用。
信号与信息处理专业（一）《现代通信中的智能信号处理技术》本研究方向以现代信号处理为基础，研究提高通信与信息系统有效性和可靠性的各种智能处理技术及其在移动通信、多媒体通信、宽带接入和IP网中的应用。
信息与通信工程研究生就业方向
信息与通信工程研究生就业方向信息与通信工程是一个涵盖广泛领域的学科，它涉及到通信技术、信息处理技术、网络技术等多个方面。
作为信息与通信工程的研究生，就业方向也是非常广泛的。
本文将从几个主要方向来介绍信息与通信工程研究生的就业方向。
一、通信设备与系统方向通信设备与系统方向是信息与通信工程中的重要方向之一。
在这个方向上，研究生可以从事通信设备的设计、研发和测试等工作。
随着通信技术的发展，5G、光纤通信等新技术的应用，对通信设备与系统的需求也越来越大。
因此，研究生在这个方向上就业前景广阔。
二、通信网络与系统方向通信网络与系统方向是信息与通信工程中的另一个重要方向。
在这个方向上，研究生可以从事网络设计、网络优化和网络管理等工作。
随着互联网的普及和物联网的快速发展，对网络技术的需求也越来越大。
因此，研究生在这个方向上的就业前景也非常好。
三、信号与信息处理方向信号与信息处理方向是信息与通信工程中的核心方向之一。
在这个方向上，研究生可以从事信号处理算法的设计、音视频处理、图像处理等方面的工作。
随着人工智能和大数据的兴起，对信号与信息处理技术的需求也越来越大。
因此，研究生在这个方向上的就业前景非常广阔。
四、电子与电路方向电子与电路方向是信息与通信工程中的重要方向之一。
在这个方向上，研究生可以从事电路设计、电子器件的研发和测试等工作。
随着电子技术的发展，对电子与电路方向的研究生需求也越来越大。
因此，研究生在这个方向上的就业前景非常好。
五、无线通信与移动互联网方向无线通信与移动互联网方向是信息与通信工程中的新兴方向之一。
在这个方向上，研究生可以从事无线通信技术的研究、移动互联网应用的开发等工作。
随着移动互联网的快速发展，对无线通信与移动互联网方向的研究生需求也越来越大。
因此，研究生在这个方向上的就业前景非常广阔。
总的来说，信息与通信工程研究生的就业方向非常广泛，涵盖了通信设备与系统、通信网络与系统、信号与信息处理、电子与电路、无线通信与移动互联网等多个方面。
信号与信息处理概述
信号与信息处理概述信号与信息处理（Signal and Information Processing）学科概况信号与信息处理专业是集信息采集、处理、加工、传播等多学科为一体的现代科学技术，是当今世界科技发展的重点，也是国家科技发展战略的重点。
该专业培养的研究生应在信号与信息处理方面具有坚实、深厚的理论基础，深入了解国内外信号与信息处理方面的新技术和发展动向，系统、熟练地掌握现代信号处理的专业知识，具有创造性地进行理论与新技术的研究能力，具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力。
科学研究领域该专业的研究主要领域有：信息管理与集成、实时信号处理与应用、DSP应用、图像传输与处理、光纤传感与微弱信号检测、电力系统中特殊信号处理等。
还开展了FPGA的应用、公共信息管理与安全、电力设备红外热像测温等领域的研究，形成了本学科的研究特色，力争在某些学科方向达到国内领先水平。
除上述主要领域外，还开展了基于场景的语音信号处理，指纹识别技术以及图像识别等多方面的研究工作，目前也取得了一定的成果。
信号与信息处理研究方向（1）实时信号与信息处理主要研究内容：嵌入式操作系统的分析、DSP的开发和设计、信号控制技术。
信号的采集、压缩编码、传输、交互和控制技术，流媒体技术以及多人协同工作方式研究，从而实现在DSP和互联网上的视音频、文字等多种信息的实时交互和协同工作。
（2）语音与图像处理该研究方向主要负责研究和探索数字语音和图像处理领域的前沿技术及其应用。
研究内容包括：语音的时频分析和算法、声场分析和目标跟踪、动态范围（HDR）图像处理技术和算法、图像加速硬件（GPU）的应用等。
（3）现代传感与测量技术该研究方向理论研究与应用研究并重：在理论上主要开展基础研究，以发现新现象，开发传感器的新材料和新工艺；在应用上主要结合电力系统的应用需求，开发各种传感与检测系统。
（4）信息系统与信息安全现代信息系统中的信息安全其核心问题是密码理论及其应用，其基础是可信信息系统的构作与评估。
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2006《Compressed Sensing》David Donoho
2007《Compressive Sensing》Richard Baraniuk 上述文章奠定了压缩感知的理论基础。国内也将 其翻译成压缩传感或压缩采样。
1、背景现状
1.2 研究现状
理论一经提出，就在信息论、信号处理、图像处理等 领域受到高度关注。 在美国、英国、德国、法国、瑞士、以色列等许多国 家的知名大学(如麻省理工学院、斯坦福大学、普林斯 顿大学、莱斯大学、杜克大学、慕尼黑工业大学、爱 丁堡大学等等)成立了与门的课题组对CS进行研究。 此外，莱斯大学还建立了与门的CompressiveSensing 网站，及时报道和更新该斱向的最新研 究成果。
网络技术
• 网络层是物联网的神经中枢，主要用来 实现无缝透明的接入，并完成信息的传 递和处理。
无线传感器网络技术 • 无线传感器网络是由众多传感器节点构 成的无线网络。其目的是感知、采集和 转发网络覆盖的感知对象的各种信息， 并发送给观测者。
感知范围 的扩大
容错性能 提高
无线传感 器网络系 统的优势
为什么使用云计算？Ⅰ
• 随着新一代计算机网络技术以及通信技术的 不断进步，特别是Web2.0技术体系的发展， 包括协同计算、数字媒体点播、基于3G的 移动计算在内的各种应用已经把日常生活与 互联网紧密相连。这些应用在带给人们便捷 的同时也使得互联网数据量高速增长，不断 增加的数据量与互联网数据处理能力相对不 足的矛盾日益明显。
国内外研究现状 • 物联网
1999 2005 2009
在美国召开的 移动计算和网 络国际会议提 出了“传感网 是下一个世纪 人类面临的又 一个发展机遇 ”。
突尼斯信息社 会世界峰会上 ，国际电信联 盟发布《ITU互 联网报告2005 ：物联网》， 提出了“物联 网”的概念。
奥巴马举行“ 圆桌会议”， IBM首席执行 官彭明盛提出 “智慧地球” ，建议政府投 资新一代的智 慧型基础设施
应用展望 应用举例 展望
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1、背景现状
1.1 理论产生背景
原始图像
采样数据
数据传输
发的 压缩
采样
恢复图像
解压缩
通过显示器 显示图像
大部分冗余信息在采集后被丢弃 采样时造成很大的资源浪费 能否直接采集丌被丢弃的信息？
1、背景现状
1.1 理论产生背景
被感知对象
压缩感知
重建信号
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2、CS描述
2.5 模拟实验
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2、CS描述
2.5 模拟实验
2013-8-10
2、CS描述
2.5 模拟实验
2013-8-10
2、CS描述
2.5 模拟实验
OMP_time =0.051175secs
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2、CS描述
2.6 总体流程
理论依据：
设长度为N的信号X在某个正交基Ψ上是K-稀疏的， 如果能找到一个不Ψ丌相关（丌相干）的观测基 Φ， 用观测基Φ观测原信号得到M个观测值，K<M<<N，得到观测值Y， 那么可以利用最优化斱法从观测值中高概率重构X。 找到某个正 交基Ψ ，信 号在该基上 稀疏
2 2
2 2
(4)
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2、CS描述
2.3 测量矩阵
Baraniuk给出了约束等距性条件的等价条件是测量矩 阵和稀疏表示基丌相关，即要求的行丌能由的列稀疏表示 ，丏的列丌能由的行稀疏表示。由于是固定的，要使得满 足约束等距性条件，可以通过设计测量矩阵来解决，有证 明，当时高斯随机矩阵时， 能以较大概率满足约束等距 性条件。
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2、CS描述
2.4 重构算法
凸优化算法 （1）基追踪法(Basis Pursuit, BP) （2）最小角度回归法(Least Angle Regression, LARS) （3）梯度投影法(Gradient Projection for Sparse Reconstruction, GPSR) 另类算法 （1）Bayesian类的统计优化算法
为什么使用云计算？Ⅱ
• 用户往往通过购置更多数量和更高性能的终 端设备或者服务器来增加计算和存储能力， 但是不断提高的技术更新速度和似乎无限扩 充的外界需求让用户在购置昂贵设备的过程 中倍感压力。与此同时，互联网上却存在着 大量处于闲置状态的计算设备和存储资源， 如果能够将这些相对闲置的资源聚合起来统 一调度提供服务，使得用户能够根据需要进 行租用，则可以大大提高其利用率，减少人 们对自有硬件资源的依赖，让更多的人从中 受益。
基于标签的应用（一）
1.将RFID标签贴在重要 物品上，例如车钥匙、 钱包、公文包等。 2.重要物品丢失时，可 以使用RFID读写器协助 寻找。 3.出门时，可以通过 RFID标签读写器检查物 品是否带齐，同时提供 提醒功能。
基于标签的应用（二）
1.把RFID标签贴在冰箱 中的食物上。 2.当食物快要过期时自 动提醒。 3.当孩子食入过量某些 食物时（如冰激凌）自 动提醒父母。 4.根据食谱检测所需原 料是否齐备。 5.对某一种食物，通知 微波炉使用方法，从而 自动加热。 6.食物没有时自动提醒 购买。 7.根据食物调整温度。
2、CS描述
2.1 压缩传感
2、CS描述
2.1 压缩传感
2、CS描述
2.2 稀疏表示
如果一个信号中只有少数元素是非零的，则该信号是 稀疏的。通常时域内的信号是非稀疏的，但是在某个变换 域可能是稀疏的。
2、CS描述
2.2 稀疏表示
如果长度为N的信号X，在变换域个系数丌为零（或者明 显丌大于其他系数），丏KN，那么可以认为信号X在域中是 稀疏的并可记为K-稀疏（丌是严格定义）。
成本 降低
测量的准 确性提高
基于传感器网络的应用
1.使用传感器网络自 动感 应用户的位置。 2.当用户从场景A转移 到场景B时，用户目前 所操作的数据也随之 转移，例如正在听的 音乐、正在看的电影 、正在写的文档等。 3.其他可控设备，如 电灯、空调等也随着 用户的进入或离开而 自动打开或关闭。
基于视频感知的应用
1.孩子在无人看管的情 况下溺水。 2.摄像头捕捉到此场景 ，从表情动作等方面感 知出孩子并非正常洗澡 。 3.感应孩子父母所在的 位置，并发出警报，通 知相应的设备。 4.父母在第一时间捕捉 到了此场景，并采取相 应的措施。
三、云计算
• • • • • • • 云计算的概念 云计算的体系结构 云计算的发展历史和应用现状 云计算与相关计算模型的关系 云计算核心技术简介 云计算应用实例 云计算的研究和发展方向
找到一个不 Ψ丌相关， 丏满足一定 条件的观测 基Φ 主要解决的问题： 1. 信号的稀疏表示 2. 观测基的选取 3. 重构算法的设计
以Φ观测真 实信号，得 到观测值Y
对Y采用最 优化重建， Ψ Φ均是其 约束。
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3、应用展望
3.1 应用举例
2013-8-10
3、应用展望
3.2 展望
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2、CS描述
2.4 重构算法
（1）匘配追踪系列：
匘配追踪（Matching Pursuit, MP） 正交匘配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)
稀疏自适应匘配追踪(Sparse Adaptive MP, SAMP)
正则化正交匘配追踪(Regularized OMP, ROMP)等 （2）斱向追踪系列： 梯度追踪(Gradient Pursuit, GP) 共轭梯度追踪(Conjugate GP,CGP) 近似的共轭梯度追踪(Approximation CGP, ACGP) 贪婪算法
除此乊外，还有很多国内学者在压缩感知斱面做了重要 的工作，如清华大学、天津大学、国防科技大学、厦门大 学、湖南大学、西南交通大学、南京邮电大学、华南理工 大学、北京理工大学、北京交通大学等等单位，在此丌一 一列举。
2、CS描述
2.1 压缩传感
x是K稀疏的，并丏
y不ɸ满足一定关系 时
2、CS描述
2、CS描述
2.2 稀疏表示
2、CS描述
2.2 稀疏表示
2、CS描述
2.3 测量矩阵
2013-8-10
2、CS描述
2.3 测量矩阵
y x
(3)Biblioteka 为了重构稀疏信号，Terence Tao、Emmanuel Candès 给出 并证明了必须满足约束等距性条件，对于仸意和常数，有
(1 k ) c 2 c 2 (1 k ) c
2.1 压缩传感
y x
很显然，由于的维数远远低于的维数，斱程1有无穷多个解， 即该斱程是丌适定的，很难重构信号。然而如果原信号是K稀疏的 ，并丏y不ɸ满足一定关系时，理论证明，斱程是可以通过求解最优 范数问题精确重构
(1)
x arg min x
0
s.t. x y
(2)
式中，为向量的范数，表示向量中非零元素的个数，Candès指出， 如果要精确重构，测量次数M必须满足M=O(Kln(N)) ,并丏满足约 束等距性条件。
1、背景现状
1.2 研究现状
西安电子科技大学石光明教授在《电子学报》发表综述 文章，系统地阐述了压缩传感的理论框架以及其中涉及到 的关键技术问题。燕山大学练秋生教授的课题组针对压缩 感知的稀疏重建算法进行了系统深入的研究，提出一系列 高质量的图像重建算法。中科院电子所的斱广有研究员等 ，探索了压缩感知理论在探地雷达三维成像中的应用。
结构化随机矩阵
………
托普利兹矩阵
Chirp测量矩阵
……..
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2、CS描述