壓縮感知還原演算法

壓縮感知 ( Compressive Sensing, CS ) 是一種新興的取樣方法 ， 相比長久以來被使用的奈奎斯特取樣定理 ( Nyquist Sampling Theorem ) ， 能更高效的方式採樣信號 。 壓縮感知最主要利用信號的稀疏性來尋找欠定線性系統的稀疏解 ， 因此能從較少的取樣樣本中還原信號 。 近幾年有許多文獻提出了許多有效的算法 ， 大多是透過迭代的方式找到係數並還原信號 ， 相較同時找到最大系數的方式 ， 能更精確的還原信號 。