Process / pipelineSub-Nyquist acquisition
압축 센싱
압축 센싱(Compressive Sensing, CS)은 신호 희소성(sparsity)을 활용하여 나이퀴스트 표본화 정리(Nyquist sampling theorem)에서 요구하는 것보다 훨씬 적은 수의 표본으로부터 고해상도 신호를 복원하는 신호 획득 및 복원 기법입니다. 2006년 Emmanuel Candès, Justin Romberg, Terence Tao에 의해 개발된 압축 센싱은 희소 표현(sparse representation)을 갖는 신호가 나이퀴스트 표본화율보다 훨씬 적은 무작위 측정값으로부터 비선형 최적화를 통해 복원될 수 있음을 보여줌으로써 전통적인 표본화 패러다임에 도전합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Compressive Sensing (Compressed Sensing) Signal Acquisition. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/signal-processing/compressive-sensing
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