本文主要是介绍压缩感知为什么要进行“不相干欠采样”？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
压缩感知理论的三个核心要素。1、不相干性信号欠采样；2、稀疏变换；3、非线性迭代重建。
为了通俗解释“不相干性信号欠采样”，我们可以借用一种生活中的例子——拼图。
例子
想象一下，我们有一张由数百片拼图块组成的完整画面。这张拼图代表着我们想要采样的信号。在这个例子中，每一块拼图碎片代表信号的一个样本。
正常情况下，如果我们想获得完整的画面信息，我们需要收集每一块拼图。这相当于传统的采样方法，需要大量的样本来完整重建信号。
现在，让我们引入“稀疏性”的概念。假设我们的大部分拼图块其实是空白的，只有少数几块是有图案的。这种情况下，整个画面就是“稀疏”的，因为信息主要集中在有图案的拼图块中。
按照压缩感知理论，我们不需要收集所有的拼图块就能重建出整张图。只需要随机挑选一些拼图块（这比传统方式需要的数量要少得多），如果我们挑选得当（即满足不相干性），这些随机挑选出来的拼图块实际上包含了足够的信息来重建整个画面，尽管我们没有收集所有的块。
“不相干性信号欠采样”在这个例子中，类似于我们选择的随机拼图块与真实画面图案的分布毫无关联，也就是说，我们如何选择这些拼图块与它们在整个画面中的位置是不相关的。通过这种随机挑选的方式，我们能够以较小的概率选到很多空白块，从而保留更多的有信息的块，这就给了我们重建原图的可能。
如果把这个例子带回信号处理的语境，那些随机挑选的拼图块就相当于在信号的稀疏域（有图案的区域）中随机采样得到的数据点。即使采样得到的数据数量远少于整个拼图块的数量，利用数学方法和算法，我们仍然能够凭借这些看似零散的信息还原出完整的画面——也就是原始的信号。这正是压缩感知理论使能的强大功能。
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