本文提出了一种基于模型的压缩感知理论，提供了如何创建具有可证明性能保证的基于模型的恢复算法的具体指南，其中包括引入一类新的结构压缩信号以及一个新的充分条件来描述其恢复性能，命名为有限放大性质，这对应于传统压缩感知限制等比性的自然扩展。实验结果表明了这一新理论和算法的有效性和适用性。
Aug, 2008
介绍压缩感知的基本概念和应用，并总结了目前的研究现状。
Mar, 2012
本文研究了压缩感知在天文数据压缩中的应用，并介绍了压缩感知理论的概述及其可用于实时应用，同时指出了压缩感知用于数据融合的多个观测的优点，提供了解决 ESA 发送 Herschel 航天器上数据的问题的有效方式。
Feb, 2008
本文旨在提供基于压缩感知技术的无线通信系统设计需要知道的基本知识和实用技巧，其中包括压缩感知技术的概述，稀疏恢复算法，性能保障，以及解决无线通信系统设计中遇到的主要问题。
Nov, 2015
本文提出了一种结合压缩感知（CS）和神经网络生成器的新型框架，通过元学习联合训练生成器和优化过程，大大改善了信号恢复的速度和性能，并针对不同目标训练测量并从 CS 视角提出提高生成对抗网络（GANs）的新方法。
May, 2019
本文研究了压缩感知问题，提出了一种基于二阶锥的优化方法，该方法在证明一定正则参数条件下与基础凸优化问题等价的前提下，求解具有优良效果的稀疏向量，该方法相较于当前最优方法具有更高的稀疏性和更低的重构误差
Jun, 2023
本文介绍了一种基于概率重构方法、信令传递算法、及结晶成核理论的、能够精确重构低采样率稀疏信号的压缩感知算法，并使用统计物理方法进行了分析和实验验证。
Sep, 2011
本论文详细介绍了一种新型的压缩感知策略，使用概率方法进行信号重建和最大化信号模型参数，并探讨了不同信号分布的相应相图的渐近分析及最佳重建性能。
Jun, 2012
本文提出了一种基于块的压缩感知深度学习算法，通过完全连接网络进行块状线性感知和非线性重建，优化了感知矩阵和非线性重构算子，且在重构质量和计算时间方面优于现有技术。
Jun, 2016
通过自行开发的压缩感知单元，我们扩展了现有的照片声投影成像系统，实现了特定测量在 16 个线性探测器组中的 CS-PAPI 系统，并且证实了其稀疏恢复能力，数值实验支持了我们的结果。
Feb, 2024