压缩感知

压缩感知（Compressed Sensing，CS）是一种基于信息论的数学理论，它通过稀疏表示或可压缩性的特性，实现对信号的高效采样和重建。压缩感知的核心思想是在不损失太多信息的前提下，用更少的数据来描述信号。这种方法在图像处理、无线通信、生物医学等领域具有广泛的应用前景。通过压缩感知，我们可以降低数据采集和传输的成本，提高数据处理速度，同时保持较高的信号质量。