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基于压缩感知的正交匹配算法图像重建 摘要：压缩感知理论是由Donoho和Candes提出的一种充分利用信号稀疏性的全新的信号采样理论。该理论表明，用远低于Nyquist采样定理要求的频率对信号进行采样也能实现信号的精确重构。该理论突破了传统的以Nyquist定理为基准的信号处理方法，实现了在获取数据的同时对其进行适当的压缩，克服了采样数据量大，采样时间长及数据存储空间浪费严重的问题，因此进一步降低了信号处理的时间和器件成本。 压缩感知理论有三个核心方面：（1）稀疏变换，即对一个非稀疏的信号，找到一个合适的正交基使该信号在它上可以稀疏表示；（2）测量矩阵，与变换基不相干且平稳的矩阵；（3）重构
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