子空间类超分辨算法并行化研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章 绪论	第8-14页
·研究的目的和意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-13页
·基于非特征分解方法	第9-10页
·基于矩阵降维方法	第10-12页
·基于并行运算方法	第12-13页
·本文主要研究内容	第13-14页
第2章 基本的MUSIC 算法	第14-20页
·MUSIC 算法的基本原理	第14-16页
·MUSIC 算法的性能分析	第16-18页
·MUSIC 算法运算量分析	第18-19页
·本章小结	第19-20页
第3章 改进的MUSIC 特征分解方法	第20-30页
·实值化预处理	第20-22页
·两种适合并行化的特征分解方法	第22-29页
·雅可比(Jacobi)方法	第23-24页
·QR 方法	第24-29页
·本章小结	第29-30页
第4章 MUSIC 算法的并行化	第30-44页
·数据协方差矩阵的并行化	第30-31页
·特征分解的并行化	第31-36页
·雅可比方法的并行化	第31-32页
·QR 方法的并行化	第32-36页
·谱峰搜索的并行化	第36-37页
·仿真分析	第37-43页
·估计效果	第37-40页
·估计性能	第40-42页
·运算量的比较	第42-43页
·本章小结	第43-44页
第5章 ESPRIT 算法的并行化	第44-60页
·基本的ESPRIT 算法	第44-48页
·ESPRIT 算法的基本原理	第44-47页
·ESPRIT 算法的性能分析	第47-48页
·非对称矩阵的QR 分解算法	第48-53页
·Lanczos 变化	第48-49页
·Lanczos-QR 算法	第49-53页
·并行化实现	第53-59页
·数据协方差矩阵的并行化	第53-54页
·特征分解的并行化	第54-57页
·并行ESPRIT 算法的性能分析	第57-59页
·本章小结	第59-60页
结论	第60-61页
参考文献	第61-66页
致谢	第66页