在大数据时代，信息科学必须发展信息表征、获取及复原的新理论、新方法。基于信号的稀疏性，“稀疏感知”用少量的测量数据实现高质量的信号复原，缓解大数据信息问题的压力。　　实现稀疏感知的关键是：(1)有效地获取数据，(2)有效地处理数据，实现信息复原。对于数据获取，《稀疏感知导论》研究了信号稀疏性与信号采样之间的关系，讨论了压缩感知、矩阵填充、稀疏反卷积和相位复原等稀疏感知问题，从三个不同的角度讨论了测量矩阵的设计。对于数据处理和信息复原，《稀疏感知导论》研究了梯度迭代优化算法、Bayesian算法和信息传递算法；特别地针对大数据处理问题，《稀疏感知导论》研究了乘子交替迭代优化算法、随机坐标优化算法和随机梯度优化算法等；《稀疏感知导论》还讨论了若干贪婪算法。