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可分离压缩传感可以通过一定比例的额外测量有效地解决压缩成像问题中面临的测量矩阵维数过大的瓶颈.但是现有可分离压缩传感（separablecompressivesensing，SCS)方法需要2个可分离的测量矩阵都必须是行归一化后的正交随机矩阵，其显著地限制了该方法的应用范围.将奇异值分解(singularvaluedecomposition，SVD)方法引入可分离可压缩传感测量过程，可以有效地实现测量矩阵和重建矩阵的分离：在感知阶段可以更多地考虑测量矩阵物理易于实现的性质，如Toeplitz或Circul