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基于CIPF模型的稀疏重建算法：原理、优化与多元应用探究
一、引言
1.1研究背景与动机
在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了众多领域面临的关键挑战。稀疏重建算法作为信号处理、图像处理、医学成像等领域的核心技术，能够从少量观测数据中恢复出原始的高维信号或图像，为解决数据处理难题提供了重要的途径。
稀疏重建的基本思想是利用信号或图像在某些变换域下的稀疏特性，通过求解特定的优化问题，从欠采样的数据中精确地重构出原始信号。这种技术突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，大大降低了数据采集的成本和时间，同时提高了数据传输和存储的效率。在实际应用中，稀疏重建算法有着广泛的
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