压缩传感是一个从2006年左右开始兴起的研究领域，它关注于如何采样信号，也就是信号的采样方式或者压缩方式。通过设计一种特殊的采样方案，可以使得采样频率降低为信号的“信息率”，而不是传统的奈奎斯特采样率，于是，实际的采样率可以大大低于奈奎斯特频率，却只损失很少的信息量，依然保持了充足的信息量足以恢复出采样前的原始信号。这个研究思想挑战了奈奎斯特频率的理论极限，会对整个信号处理领域产生极其深远的影响，同时，信号处理的许多应用领域也会随之发生根本性的发展和变化。 -Compressive sens

无线传感网络中，压缩感知数据恢复的一种贝叶斯分析，也许能用于分布式压缩感知-Wireless sensor networks, compressed sensing data recovery of a Bayesian analysis, may be used for distributed compressed sensing

基于贝叶斯压缩感知的一种极宽带信道的估计-A compressed sensing based on Bayesian very broadband channel estimation