本書從信號(hào)稀疏表示的核心思想出發(fā)，深入解析非自適應(yīng)線性測(cè)量與高效重構(gòu)算法的內(nèi)在聯(lián)系，涵蓋信號(hào)模型、測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)、優(yōu)化重建技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。新增深度學(xué)習(xí)與壓縮感知融合的前沿進(jìn)展，并拓展了成像、遙感數(shù)據(jù)處理、無(wú)線通信等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。書中結(jié)合數(shù)學(xué)推導(dǎo)與工程實(shí)現(xiàn)，探討了噪聲穩(wěn)健性、計(jì)算復(fù)雜度等實(shí)際問題，同時(shí)對(duì)比了傳統(tǒng)壓縮方法在數(shù)據(jù)高效獲取與傳輸中的優(yōu)勢(shì)。