一種基于壓縮感知的數字圖書館數據存儲方法研究

摘要：壓縮感知作為近年來極為熱門的研究前沿之一,在計算科學、信號處理、電子信息等領域產生重大的影響,其理論具有廣闊的應用前景。壓縮感知理論打破了信號處理領域的'奈奎斯特采樣定律',在采樣中實現壓縮,以很少的采樣點實現了和全采樣一樣的效果。這對大數據時代海量信息資源的存儲和傳輸提出了新的解決方案,具有劃時代的意義。本文介紹了壓縮感知的理論基礎和數學模型,并首次嘗試將壓縮感知技術應用于圖書館的數字資源管理中。本研究采用的基于正交匹配追蹤算法的壓縮感知方法可以用在館藏掃描文本資源和圖像電子資源中,能夠大大降低存儲空間和計算量,壓縮比高達99.5%以上。可以預見,壓縮感知和人工智能技術的結合有可能成為新一代圖書館資源建設中的顛覆性利器。