块稀疏信号的结构化压缩感知重构算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 压缩感知主要研究内容及现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 结构化稀疏信号模型介绍 | 第14-15页 |
| 1.2.3 块稀疏信号重构算法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 压缩感知理论概述及块稀疏信号分析 | 第18-30页 |
| 2.1 压缩感知理论及重构算法介绍 | 第18-23页 |
| 2.1.1 传统的压缩感知理论框架 | 第18-20页 |
| 2.1.2 典型重构算法 | 第20-23页 |
| 2.2 块稀疏信号基本知识 | 第23-29页 |
| 2.2.1 块稀疏信号模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 块稀疏信号相关理论知识 | 第25-27页 |
| 2.2.3 典型的块稀疏信号重构算法 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 块稀疏信号的前后向块追踪算法 | 第30-44页 |
| 3.1 基于子空间的块稀疏信号重构算法 | 第30-31页 |
| 3.2 块稀疏信号的前后向块追踪算法 | 第31-37页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第31-33页 |
| 3.2.2 算法复杂度分析 | 第33-34页 |
| 3.2.3 算法重构块稀疏信号的充分条件 | 第34-37页 |
| 3.3 仿真实验结果及分析 | 第37-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 非均匀块稀疏信号重构算法 | 第44-58页 |
| 4.1 非均匀块稀疏信号模型介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 块稀疏信号的测量值下限分析 | 第45-47页 |
| 4.3 非均匀块稀疏信号重构算法 | 第47-49页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第47-49页 |
| 4.3.2 算法复杂度分析 | 第49页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第49-57页 |
| 4.4.1 一维信号重构实验 | 第49-56页 |
| 4.4.2 二维图像信号重构实验 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文的总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第66页 |
