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压缩感知与稀疏FFT：MATLAB中低采样率下的信号重构技术
在信号处理领域，传统采样理论受限于奈奎斯特采样定理，要求采样频率必须高于信号最高频率的两倍。然而，压缩感知理论与稀疏快速傅里叶变换(FFT)的融合，为低采样率下的信号重构开辟了新路径。这两种技术通过数学优化与算法创新，突破了传统采样框架，在无线通信、医学成像、遥感监测等领域展现出显著优势。本文将结合MATLAB实现，深入探讨压缩感知与稀疏FFT的核心原理及其在低采样率场景下的应用。
在信号处理领域，传统采样理论受限于奈奎斯特采样定理，要求采样频率必须高于信号最高频率的两倍。然而，压缩感知理论与稀疏快速傅里叶变换(FFT)的融合，为低采样率下的信号重构开辟了新路径。这两种技术通过数学优化与算法创新，突破了传统采样框架，在无线通信、医学成像、遥感监测等领域展现出显著优势。本文将结合MATLAB实现，深入探讨压缩感知与稀疏FFT的核心原理及其在低采样率场景下的应用。
