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奈奎斯特欠采样和信号的重构算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究背景和研究意义第10-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 国外研究现状第15-17页
        1.2.2 国内研究现状第17页
    1.3 本文的主要内容和安排第17-19页
第二章 压缩感知理论第19-30页
    2.1 压缩感知理论的理论依据第19-20页
    2.2 压缩感知的数学模型第20-21页
    2.3 信号的稀疏表示第21-23页
    2.4 信号的观测矩阵第23-25页
    2.5 信号的重建算法第25-27页
        2.5.1 基于凸优化类算法第25-26页
        2.5.2 贪婪算法第26-27页
        2.5.3 贝叶斯算法第27页
    2.6 OMP算法验证第27-29页
    2.7 总结第29-30页
第三章 奈奎斯特欠采样方法研究第30-44页
    3.1 欠采样的概述第30-31页
    3.2 传统的欠采样方法第31-35页
        3.2.1 时间交替采样方法第32-33页
        3.2.2 滤波器组欠采样方法第33-34页
        3.2.3 带通采样方法第34-35页
    3.3 基于压缩感知的调制宽带转换器第35-43页
        3.3.1 调制采样方法的概述第35-36页
        3.3.2 信号模型第36-37页
        3.3.3 半盲和全盲逐点采样第37页
        3.3.4 调制宽带采样的采样原理和模型第37-43页
    3.4 小结第43-44页
第四章 基于调制宽带转换器的重构算法研究第44-56页
    4.1 概述第44-45页
    4.2 频率谱重构的充分条件第45-46页
    4.3 频谱感知中通道个数的确定第46页
    4.4 重构算法的研究及优化第46-47页
    4.5 稀疏自适应匹配算法第47-49页
    4.6 仿真结果及分析第49-53页
    4.7 基于调制宽带转换器的频谱感知应用实例第53-54页
    4.8 小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 总结第56-57页
    5.2 对未来的展望第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61页

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