信號采樣是聯系模 擬信源和數字信息 的橋梁. 人們對信息的巨量需 求造成了信號采樣、 傳輸和存 儲的 巨大壓力. 如何緩解這種壓力又能有效提取承載在 信號中的有用信息是信號與信息處理中急需解決的問題之一. 近年 國際上出現的壓縮感知理論( Compre ss e d S e ns i ng, CS ) 為緩解這些壓力提供了解決方法. 本文綜述了 CS 理論框架及關鍵 技術問題, 并著重介紹了信號稀疏變換、 觀測矩陣設計和重構算法三個方面的最新進展, 評述了其中的公開問題, 對研 究中現存的難點問題進行了探討, 最后介 紹了 CS 理論的應用領域 .