| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关理论国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 压缩感知理论 | 第15-23页 |
| 2.1 CS基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2 信号稀疏表示 | 第16-17页 |
| 2.3 测量矩阵设计 | 第17-20页 |
| 2.3.1 测量矩阵分类 | 第18页 |
| 2.3.2 常用测量矩阵 | 第18-20页 |
| 2.4 信号重建 | 第20-22页 |
| 2.4.1 信号重建模型 | 第20-21页 |
| 2.4.2 信号重建算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 测量矩阵分析与优化 | 第23-35页 |
| 3.1 概述 | 第23-24页 |
| 3.2 测量矩阵特性分析 | 第24-26页 |
| 3.3 常用测量矩阵优化方法 | 第26-29页 |
| 3.4 一种基于SO-QR的优化测量矩阵方法 | 第29-34页 |
| 3.4.1 算法原理分析 | 第29-30页 |
| 3.4.2 SO-QR算法步骤 | 第30-32页 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 压缩感知中稀疏重构算法研究 | 第35-47页 |
| 4.1 概述 | 第35页 |
| 4.2 凸松弛算法 | 第35-36页 |
| 4.3 贪婪迭代算法 | 第36-41页 |
| 4.3.1 匹配追踪算法与正交匹配追踪算法 | 第36-39页 |
| 4.3.2 正则化正交匹配追踪算法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 压缩采样匹配追踪算法 | 第40-41页 |
| 4.3.4 稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第41页 |
| 4.4 一种改进的稀疏度自适应压缩采样匹配追踪算法 | 第41-45页 |
| 4.4.1 算法原理分析 | 第42页 |
| 4.4.2 MACSMP算法步骤 | 第42-43页 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于确定性测量矩阵的快速重构算法 | 第47-53页 |
| 5.1 概述 | 第47页 |
| 5.2 DCT域的阈值处理 | 第47-48页 |
| 5.3 简单测量矩阵与快速重构算法 | 第48-52页 |
| 5.3.1 一种简单的确定性测量矩阵 | 第48-49页 |
| 5.3.2 一种快速重构算法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 仿真实验与分析 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 不足与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60页 |