学习压缩感知及稀疏表示之入门

          刚入门学习压缩感知，不知从何入手，经过导师的指导以及网上搜索之后，积攒了一些学习经验吧。

       首先，先了解很老的很多年以前经典的技术。必须要知道这些，现在很多东西都没那么新，只是用之前的思想延续来做的。要看一些经典的文章，从经典中找寻创新点。看的文章多，并非都是好的，看别人的，只能follow，来一篇新的就看一篇，看多了就不知道自己要做什么了，这看看那看看都挺好的，也不知道哪个好，哪个不好了，都觉得可以深入，这样会变得无从下手。

      其次，identify自己的方向。这个最重要，从经典的技术中，瞄准一个应用，深入做下去，探索算法、改进算法；所以，看了太多算法，其实完全没有真正理解，所以看什么都是新的，都是follow下，实现下算法，这个几乎没用。试着推导思想，而不是实现，因此看算法一般就是看基本思路，才能真正理解算法里面的精髓和思想。

      比如说要了解稀疏表示，首先要学习基础的东西，显示fft，接下来小波、wvd,gabor,lifting,curvelet,bandelet,wedegelt等，然后是梯度算法、变分、line搜索、krylov space、共轭梯度 这些都是基础。学习这些basis后，虽然不能创新，但是可以combine，比如说可以将bandelet、wedegelt 等思想融入CS等等。