Kompressionsempfindliches Abtasten
Kompressionsempfindliches Abtasten (CS) ist eine Signalaufnahme- und Rekonstruktionstechnik, die die Sparsity von Signalen ausnutzt, um hochauflösende Signale aus weit weniger Abtastwerten zu gewinnen, als der Nyquist-Abtastsatz erfordert. Entwickelt von Emmanuel Candès, Justin Romberg und Terence Tao im Jahr 2006, stellt Compressive Sensing das traditionelle Abtastparadigma in Frage, indem es zeigt, dass Signale mit sparsen Darstellungen aus zufälligen Messungen unterhalb der Nyquist-Rate mittels nichtlinearer Optimierung rekonstruiert werden können.
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Quellen
- Candes, E. J., Romberg, J., & Tao, T. (2006). Robust Uncertainty Principles: Exact Signal Reconstruction from Highly Incomplete and Inaccurate Measurements. IEEE Transactions on Information Theory, 52(2), 489–509. DOI: 10.1109/TIT.2005.862083 ↗
- Eldar, Y. C., & Kutyniok, G. (2012). Compressed Sensing: Theory and Applications. Cambridge University Press. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Compressive Sensing (Compressed Sensing) Signal Acquisition. ScholarGate. https://scholargate.app/de/signal-processing/compressive-sensing
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