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块稀疏信号重构算法研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 块稀疏信号重构算法的国内外研究历史与现状第11-13页
    1.3 本文的主要研究内容与贡献第13-14页
    1.4 本论文的结构安排第14-15页
第二章 压缩感知与块稀疏信号理论基础第15-25页
    2.1 压缩感知基本理论第15-20页
        2.1.1 压缩感知理论模型第15-16页
        2.1.2 稀疏表示理论第16-18页
        2.1.3 约束传感矩阵第18-20页
    2.2 块稀疏信号理论基础第20-24页
        2.2.1 块稀疏信号模型第20-22页
        2.2.2 传感矩阵的块相关性讨论第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 已知块结构的块稀疏信号重构方法第25-32页
    3.1 贪婪迭代算法第25-29页
        3.1.1 混合范数算法第25-26页
        3.1.2 块匹配追踪算法第26-28页
        3.1.3 块正交匹配追踪算法第28-29页
    3.2 块稀疏度自适应迭代算法第29-31页
    3.3 本章小结第31-32页
第四章 未知块结构的块稀疏信号重构方法第32-48页
    4.1 引言第32页
    4.2 块稀疏贝叶斯重构算法第32-37页
        4.2.1 算法模型第32-34页
        4.2.2 算法原理第34-36页
        4.2.3 扩展的块稀疏贝叶斯算法第36-37页
    4.3 结构耦合贝叶斯算法第37-44页
        4.3.1 算法模型第38-39页
        4.3.2 算法原理第39-44页
    4.4 仿真及分析第44-47页
    4.5 本章小节第47-48页
第五章 稀疏块自适应耦合算法第48-70页
    5.1 引言第48页
    5.2 稀疏块自适应耦合算法第48-57页
        5.2.1 高斯分层先验模型第48-51页
        5.2.2 块稀疏重构算法设计第51-57页
    5.3 稀疏块自适应耦合算法的简化第57-62页
        5.3.1 简化算法模型第57-58页
        5.3.2 简化算法原理第58-61页
        5.3.3 简化算法复杂度第61-62页
    5.4 仿真及分析第62-68页
    5.5 本章小结第68-70页
第六章 全文总结与展望第70-72页
    6.1 全文总结第70页
    6.2 后续工作展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-78页
攻读硕士学位期间取得的成果第78-79页

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