基于压缩感知的光谱分析文献综述

光谱分析作为一种重要的分析技术，在物质成分分析、环境监测、生物医学等领域发挥着至关重要的作用。

然而，传统光谱分析方法受限于奈奎斯特采样定理，需要采集大量数据才能保证信号的完整性和准确性，这无疑增加了数据采集、存储和处理的成本和时间。

压缩感知理论的出现为解决这一难题提供了新的思路。

压缩感知理论指出，对于稀疏信号或可压缩信号，可以通过远低于奈奎斯特采样率的测量值，利用稀疏性先验信息和重建算法，高精度地重建原始信号。

基于压缩感知的光谱分析技术将压缩感知理论应用于光谱数据采集和分析中，能够以较少的测量值获取高质量的光谱信息，极大地提高了光谱分析的效率和性能。

本文将从压缩感知的基本原理出发，对基于压缩感知的光谱分析技术进行全面的综述，包括其基本原理、研究概况、主要研究方法、应用领域以及未来发展趋势。

关键词：压缩感知；光谱分析；稀疏重建；光谱数据采集

#1.1光谱分析概述光谱分析作为一种重要的物质定性和定量分析方法，利用物质与电磁辐射相互作用时产生特征光谱信息，进而实现物质成分、结构和性质的分析。

由于不同物质具有独特的能级结构，与特定波长的电磁辐射发生相互作用时会产生特异性吸收、发射或散射，形成独一无二的光谱指纹信息。

通过分析物质的光谱特征，可以对其进行定性和定量分析。