压缩感知理论在异常检测中的应用研究

　　压缩感知作为一种新的采样理论，根据信号的稀疏特性，利用远低于Nyquist采样率来获取信号的离散样本，并能够通过非线性的重构算法无失真地恢复出原信号。压缩感知理论的出现，引起了学术界的极大兴趣，同时工业领域也表现出积极的热情。这种全新的数据获取方式，开辟了信息技术的新的研究领域。压缩感知作为一种数据获取的新理论在医学图像、雷达成像、生物工程、遥感测绘等许多方面有其广泛的应用前景。本书从压缩感知的基本原理和方法入手，深入分析和研究该理论的创新性和方法的适用性。并将该理论应用到目前各个领域都比较关注的异常检测中，力图展现该理论在网络入侵检测、医学疾病判断、金融市场波动等方面巨大应用价值。

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