利用贝叶斯近似传递信息算法来解决在压缩感知中多测量向量（MMV）问题，提出了一种称为 AMP-MMV 的算法，该算法能够利用非零系数幅度的时序相关性，并提供信号向量及其基本支撑的软估计。通过近期发展的近似传递信息技术的扩展来扩展 AMP-MMV 的方法，在所有问题维度上具有线性计算复杂性，而期望最大化算法被描述为自动参数调节。通过详细的数值研究，证明了该方法的有效性，特别适用于高维问题。

Nov, 2011

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

本研究提出了基于统计压缩感知（SCS）的压缩感知（CS）新框架，探索了基于高斯模型的 SCS，对单高斯模型下的信号进行了深入探究，并介绍了用于 GMM 型的信号模型选择、解码的分段线性估算器，提出了最大后验期望最大化算法用于 GMM 型 - SCS 的解码过程。结果表明，与传统 CS 相比，GMM 型 - SCS 在图像感知应用中具有更低的计算成本且具有更好的结果。

Jan, 2011

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

本文提出基于中位数均值的算法用于压缩感知中估计高维向量，具有重尾或异常值数据的鲁棒性，同时理论结果表明该算法在次高斯假设下具有与经验风险最小化相同的样本复杂度保证。

Jun, 2020

使用压缩感知和交替方向神经网络技术创建了深度循环自编码器，从稀疏 LiDAR 点集中估计出密集的深度图，并表明此方法在仅使用 1800 个参数的情况下能够优于所有以前发表的结果。

Mar, 2018

本文提出了一种单图像自监督压缩感知磁共振成像框架，能够实现压缩感知估计的深度与稀疏正则化，有效降低结构化压缩感知伪影，提高图像质量。通过对大脑和膝盖数据集使用 Cartesian 1D 掩码进行度量评估，平均峰值信噪比 (PSNR) 提高了 2-4dB。

Nov, 2023

本文提出了一种基于压缩感知技术和字典学习的三维重建方法，可以恢复无序视频序列中动态物体的时变结构，并且在多个视频流中具有结构依赖性和运动平滑性，实验结果表明了该方法的有效性。

May, 2016

本文提出了一种新的算法，通过避免显式计算协方差矩阵结合蒙特卡洛抽样和迭代线性求解器，从而大大加速模型推断。与现有基准相比，实验表明我们的算法在速度上可快数千倍，内存利用率提升一个数量级。

Sep, 2023

本文提出了一种基于深度学习的视频压缩感知框架，通过学习视频序列和测量帧之间的线性映射或深度全连接网络，获取了比以往方法更好的重建质量和速度，在多个视频序列上的广泛模拟中明确了该方法的优越性能，并对数据集规模和层数对重建性能的影响提出了未来研究的几点思考。

Mar, 2016