SDCT及其性能分析文献综述

SDCT作为一种新兴的信号处理技术，近年来受到广泛关注。

它结合了压缩感知和字典学习的优势，能够以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率有效地获取和表示信号。

本文首先概述了SDCT的基本概念、原理以及应用领域，接着重点分析了SDCT的研究现状，包括稀疏表示方法、字典学习算法和信号重构算法等关键技术。

此外，本文还讨论了SDCT的性能评价指标体系，并对不同方法进行了比较分析。

最后，展望了SDCT的未来发展趋势，包括与深度学习的结合、分布式SDCT以及应用领域的拓展等方面。

关键词：SDCT；压缩感知；字典学习；稀疏表示；信号重构

随着信息技术的飞速发展，人们每天都在产生和处理海量的数字信号，如图像、音频、视频等。

传统的信号处理方法基于奈奎斯特采样定理，即采样频率必须大于信号最高频率的两倍才能完整地重建信号。

然而，对于高分辨率、高频的信号，传统的采样方式会导致数据量巨大，给存储、传输和处理带来极大的压力。

为了解决上述问题，压缩感知(CompressiveSensing,CS)理论应运而生[1-3]。