1. 毕业设计（论文）主要内容：
当前大部分数据采集系统都是基于传统的香农采样定理来设计，按照这种方式采集的数据能够充分表示原始信号，但是它们存在较大的冗余。因此，这些方法往往导致采集数据的泛滥和传感器的浪费。研究如何根据信号的一些特征来实现低于乃奎斯特采样频率的采集，以减少所需采集的数据量具有重要的意义。在过去的30年里，从噪声中提取正弦信号的方法吸引了许多科学家的关注，但是利用信号的可压缩性进行数据采样却是一个新兴的课题。其起源于对具有有限新息率信号(finite—rate—ofinnovation signal，即单位时间内具有有限自由度的信号)进行采集的研究，利用固定的结构性基函数 (struetureed，fixed deterministic sampling kernels) 以两倍于新息率而不是两倍于奈奎斯特采样频率对连续信号进行采集。Donoho等人提出的压缩感知方法则提供一种可以广泛应用于可压缩信号的采集方法。该方法所需要的传感器数目大大减少，采集到的数据也具有更小的冗余度。因此，该理论提出后立即吸引了众多科学家的关注，目前我国关于压缩感知方法的研究也已经开始起步，相信不久将有更多的人加入到关于压缩感知的研究行列。压缩感知采集方法并不是对数据直接进行采集，而是通过一组特定波形去感知信号，即将信号投影到给定波形上面(衡量与给定波形的相关度)，感知到一组压缩数据。最后利用最优化的方法实现对压缩数据解密。估计出原始信号的重要信息。压缩感知关键的问题是如何给定用来感知信号的波形才能有效地恢复出原始信号的重要信息。涉及的关键因素在于给定的波形要与可以用来压缩原始信号的波形组均不相干，并且不相干程度越高，感知数据包含的信息量越大，为准确获取重建原始信号所需的感知数据量就越少。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）；
2. 完成开题报告；
3. 压缩感知算法分析和改进；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1—2周：查阅相关的文献资料，对研究内容进行整体了解；
第3—4周：了解整体实现方案，完成开题报告；
第5—12周：根据方案进行设计和实现；
4. 主要参考文献
[1] 尹宏鹏;刘兆栋;柴 毅;焦绪国.压缩感知综述,控制与决策[J]. 2013
[2] 朱秋平,颜 佳,张 虎,范赐恩,邓德祥.基于压缩感知的多特征实时跟踪,光学精密工程[J].2014
[3] 戴琼海;付长军;季向阳.压缩感知研究,计算机学报[J].2011
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