基于Dice系数的压缩感知重构算法：理论、优化与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，信号处理领域面临着前所未有的挑战与机遇。传统的信号采样理论，以Shannon-Nyquist采样定理为基石，要求采样频率至少为信号最高带宽的两倍，才能实现信号的无失真恢复。在实际应用中，随着数字图像、视频以及各类复杂信号的数据体量呈指数级增长，严格遵循该定理进行采样，不仅会造成资源的极大浪费，还会使信号在传输、处理和存储过程中遭遇严重的压力，难以满足日益增长的数据处理需求。

压缩感知（CompressedSensing,CS）理论的横空出世，宛如一场及时雨，打破