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盲压缩感知
盲压缩感知（Blind Compressed Sensing，BCS）是压缩感知（Compressed Sensing，CS）的一种变体，它着眼于从未知的观测中重建信号。在传统的压缩感知中，通常假设观测矩阵是已知的，这个矩阵是由采样系统的性能决定的。然而，在实际应用中，观测矩阵可能未知或不完全可靠，这种情况下就需要使用盲压缩感知。
在盲压缩感知中，观测矩阵通常被视为未知的，因此需要估计观测矩阵以及重建信号。这个问题的挑战在于在没有先验信息的情况下，同时估计信号和观测矩阵。因此，盲压缩感知需要采用更复杂的算法和技术来解决这个问题。
盲压缩感知的应用范围包括图像处理、信号处理、通信和传感器网络等领域。通过盲压缩感知，可以在不知道观测矩阵的情况下，有效地重建信号，这对于许多实际应用来说具有重要意义。
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