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Process / pipelineSub-Nyquist acquisition

Acquisition et reconstruction par échantillonnage parcimonieux

L'échantillonnage parcimonieux (CS) est une technique d'acquisition et de reconstruction de signaux qui exploite la parcimonie du signal pour récupérer des signaux à haute résolution à partir de beaucoup moins d'échantillons que ne l'exige le théorème d'échantillonnage de Nyquist. Développé par Emmanuel Candès, Justin Romberg et Terence Tao en 2006, l'échantillonnage parcimonieux remet en question le paradigme d'échantillonnage traditionnel en montrant que les signaux ayant des représentations parcimonieuses peuvent être reconstruits à partir de mesures aléatoires sous-nyquistiques à l'aide d'une optimisation non linéaire.

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Sources

  1. 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
  2. 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/fr/signal-processing/compressive-sensing

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ScholarGateCompressive Sensing (Compressive Sensing (Compressed Sensing) Signal Acquisition). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/signal-processing/compressive-sensing · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026