目前的通信频点越来越高， 而相对应的模数转换器以及数字信号处理等硬 件处理技术远远没有达到高频通信接收技术的要求。 这一定程度上限制了高频 通信的发展， 因为按照传统 Nyquist 采样的话， 通信接收机的成本将是巨大的。 压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术有效地打破了传统 Nyquist 采样的限制， 而调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的出现则真正在模拟 域欠采样实现了重大突破。

压缩感知图像matlab代码压缩传感 使用压缩感测的图像压缩。 概括 此存储库正在开发，这是UC Berkeley的EE227BT凸优化课程的班级项目的一部分。 作者是加州大学伯克利分校EECS系的研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 组织 该存储库中的文件组织如下。 compressed_sensing/presentation目录包含幻灯片组的副本，以及幻灯片中使用的一些图像。 compressed_sensing/writeup目录包含最终报告的副本。 compressed_sensing/data目录包含三个示例图像。 实际上，幻灯片和报告中的所有示例均使用lenna.png图像。 compressed_sensing/reconstructions目录包含两个子目录： matlab figures和python figures ，这两个子目录（并不令人惊讶地）包含分别由用MATLAB和Python编写的测试脚本创建的压缩和重建结果。 compressed_sensing/src目录还包含两个子目录。 matlab子目录包含我们最新的代码库。 这