压缩感知matlab

1. 什么是“压缩感知”

压缩感知， 也成为压缩采样。英文为Compressed Sampling 或者是 Compressive Sening。于2006年被提出，并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展。
经典的采样定理为香农/乃奎斯特采样，即要保证信号的完全恢复，至少要有2倍的信号频率采样。但是这种采样当中，其实信息是冗余的。压缩感知告诉我们，如果知道信号是稀疏的，那么可以用远低于乃奎斯特采样率，一样可以很好的恢复信号。
压缩感知的核心：信号是稀疏的（即其中有K个为非零元素，其他的元素都为0），采样矩阵和稀疏基是不相关的。
相关内容较多，网络知道里面一下介绍不清楚。
视频资料：1.陆吾生教授于2010年在华东师范大学讲过"Compressed Sening and Signal Processing", 讲的是中文，易听懂，有点科普性质。2.Professor Justin Romberg 作为压缩感知理论的创始人之一，2013年在清华大学讲过“Comprssive Sening and Spare Recovery ”, 这个视频要深入些，全英文讲座，需要较好的英文和数学功底。
如果有兴趣深入学习，建议还是认认真真看文献。可以参考 http://dsp.rice.e/cs 。这里前17篇是压缩感知的综述，看完后就对概念、模型、求解算法、应用有个整体的了解。网页中间的那么多文献是针对压缩感知理论在各个领域的运用。在最后的部分，是网上现有的针对该问题的求解工具箱，大多数是基于Matlab的。只要分析后自己的模型，可以套用工具箱求解，非常方便。

2. 算法工程师大致是做什么的

各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。

1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。
2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。
3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。
4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。
5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。
6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。
7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。
8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。
9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。
互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。