Herkömmlicherweise werden Signale in der Akquise als beliebige bandbegrenzte Signale betrachtet und unter Einhaltung des Nyquisttheorems abgetastet. Die daraus entstehenden Abtastwerte sind jedoch für viele Signaltypen stark redundanzbehaftet, weshalb oftmals noch ein digitaler Kompressionsschritt nach der Abtastung erfolgt (z.B. bei Bilddaten: RAW zu JPEG, bei Audiodaten: WAV zu MPEG).

Die Theorie des Compressed Sensing beschreibt, wie eine Datenaufnahme mit Abtastraten weit unterhalb der Nyquistrate möglich ist – ohne Informationsverlust. Dazu muss bestehendes Vorwissen sowohl für das Messprinzip als auch für die anschließende Rekonstruktion der relevanten Information ausgenutzt werden. Dies erfordert eine gänzlich neue Herangehensweise an die Signalakquise. Ziel ist es, dem ankommenden Signal mit jedem Abtastwert eine möglichst große Menge der für die Messung relevanten Information zu entnehmen. Jeder Messwert enthält dann gesammelt Information über das ganze Signal. Das anschließende Rekonstruktionsverfahren hat dann zum Ziel ausschließlich diese relevanten Informationen aus den akquirierten Messwerten zu rekonstruieren.

Schlussendlich ist es das Ziel, durch eine Anpassung der Signalaufnahme und einen erhöhten Aufwand in der Rekonstruktion die aufzunehmende Datenmenge zu reduzieren.