结构稀疏与卷积网络在压缩感知中的应用研究

"基于结构稀疏和卷积网络的压缩感知方法研究_李婉_博1" 本文主要探讨了基于结构稀疏和卷积网络的压缩感知（Compressed Sensing, CS）方法，这是一种在信号处理领域具有革命性的理论。压缩感知理论的核心思想是，信号可以在远低于奈奎斯特定理所规定的最小采样率下被有效地捕获，并能通过数学算法从这些稀疏采样数据中重构出原始信号。这一理论突破了传统采样理论的限制，极大地降低了数据采集和存储的需求。 在李婉的博士学位论文中，她深入研究了结构稀疏性这一概念，这是压缩感知中的一个重要组成部分。结构稀疏性指的是信号的稀疏表示不仅限于简单的非零元素个数，还考虑了信号内部的结构信息，如信号的分组、时序依赖性或者在某种变换域的特殊分布。利用这种特性，可以更高效地重建信号，提高重构质量。 论文进一步结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）来优化压缩感知的重构过程。卷积网络在图像处理和模式识别等领域已展现出强大的能力，其对局部特征的自动学习和抽象表达特性使其成为解决复杂重构问题的理想工具。将CNN引入到压缩感知中，可以学习到信号的内在规律和表示，从而改善从稀疏采样中恢复信号的性能。 李婉的研究可能包括设计和训练深度学习模型，以学习信号的结构稀疏表示，并在此基础上建立压缩感知的重构框架。此外，她可能还研究了如何优化网络架构，比如调整卷积层的数量、大小和步长，以及使用不同的激活函数和损失函数，以适应不同类型的信号和应用场景。 论文的创新点可能在于提出了一种新的融合结构稀疏性和卷积网络的压缩感知方法，这可能提高了重构的准确性，减少了计算复杂度，同时适应了大数据时代对高效、低耗能信号处理的需求。此外，她的研究可能还探讨了这种方法在实际应用，如医学成像、无线通信和遥感图像处理等领域的潜力。 总体而言，李婉的博士研究工作对理解如何利用结构稀疏性和深度学习改进压缩感知技术提供了重要的理论贡献，并为未来开发更先进的信号处理算法和系统奠定了基础。