紧框架赋能压缩感知：理论、算法与应用的深度剖析.docx

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2025-11-30 发布于上海
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紧框架赋能压缩感知：理论、算法与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，从科学研究中的海量实验数据，到日常生活中的多媒体信息，如高清视频、高分辨率图像等，大规模数据处理成为众多领域面临的关键问题。传统的数据压缩方法，如基于傅里叶变换的JPEG图像压缩、基于离散余弦变换的MPEG视频压缩等，在一定程度上缓解了数据存储和传输的压力。然而，随着数据维度的不断增加以及对实时性、精度要求的日益提高，这些传统方法逐渐暴露出其局限性。一方面，传统压缩方法通常需要对信号进行完整采样，然后再进行压缩处理，这在高维数据场景下，不仅采样成本高昂，而且后续的压缩