自然界中的许多信号在某些变换域内是稀疏的或称为可压缩的, 因此压缩感知技术可以利用比传统测量方法少得多的观测值来实现这类信号的高精度重构, 从而解决现代信号处理中欠采样、数据稀少或缺失时的信号恢复问题。本书从压缩感知基本理论入手, 详细介绍了压缩感知理论在认知无线电、非线性MIMO系统识别、卡尔曼滤波和平滑、有限通信资源传感器网络信号重构、雷达成像以及语音识别等不同领域的具体应用。本书的每章都形成一个完整的独立体系, 方便读者快速掌握相关的信号处理方法。