压缩感知技术在体域网WBAN中的应用，很新的一篇文章，对于研究体域网和压缩感知技术的人员有很大的参考价值。-In this paper, we have investigated the benefit of applying the CS theory to data collection with low sampling rate in the WBANs.

especially on those radars running in a continuous scanning mode. In this paper,we introduce the design principle and structure of high-speed and adaptive mu1 t ichannel radar data recording system,which has been developed in our research

经典的香农采样定理认为,为了不失真地恢复模拟信号,采样频率应该不小于奈奎斯特频率(即模拟信号 频谱中的最高频率)的两倍.但是其中除了利用到信号是有限带宽的假设外,没利用任何的其它先验信息.采集到 的数据存在很大程度的冗余.Donoho等人提出的压缩感知方法(Compressed Sensing或Compressive Sampling, CS)充分运用了大部分信号在预知的一组基上可以稀疏表示这一先验信息,利用随机投影实现了在远低于奈奎斯 特频率的采样频率下对压缩数据的直接采集.该