压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样(Compressive sampling)，稀疏采样(Sparse sampling)，压缩传感 。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号 。压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别、无线通信、生物医学工程等领域受到高度关注。为了更深入了解相关概念，整合了本刊发表的压缩感知方面的相关研究，共计13篇。制作了压缩感知专辑，欢迎浏览。