Compressed Sensing (CS): Un Paradigma Revolucionario para la Adquisición y Procesamiento de Señales - Bonilla Paredes, Byron Giovanny; Diaz Almachi, Jonathan Marcelo (Arandu UTIC, 2025)
Compressed Sensing (CS) es una técnica emergente que desafía los métodos tradicionales de adquisición de datos, permitiendo reconstruir señales esparsas a partir de un número reducido de muestras. A través de la optimización de norma CS proporciona una solución eficiente para aplicaciones en campos que van desde la imagen médica hasta las comunicaciones inalámbricas. Objetivo: Este artículo busca explorar los fundamentos matemáticos, las técnicas algorítmicas y las aplicaciones prácticas de Compressed Sensing, al tiempo que analiza los desafíos actuales y además de identificar áreas de oportunidad para futuras investigaciones. Método: La metodología de este estudio es de carácter cualitativo y descriptivo-explicativo, centrada en una revisión exhaustiva de la literatura sobre Compressed Sensing (CS). Se utilizó un diseño documental para analizar estudios teóricos y empíricos publicados en bases de datos académicas como IEEE Xplore, Google Scholar y Scopus, con el objetivo de identificar aplicaciones y avances recientes en CS. Conclusión: Compressed Sensing ha revolucionado la adquisición de datos al permitir la reconstrucción precisa de señales con una cantidad significativamente menor de muestras en comparación con los métodos tradicionales, desafiando el teorema de Nyquist-Shannon. Sus aplicaciones, que van desde la imagen médica hasta las comunicaciones avanzada y continúan expandiéndose con el desarrollo de nuevos algoritmos y su integración en tecnologías como la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas (IoT).