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匹配追踪的最佳原子选择策略和压缩感知盲稀疏度重建算法改进

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-12页
第一章 绪论第12-34页
   ·研究背景和意义第12页
   ·压缩感知数学模型第12-19页
     ·目标信号的稀疏表示第13-15页
     ·观测矩阵性质第15-17页
     ·信号重建算法第17-19页
   ·基于l_0范数最小的匹配追踪算法第19-31页
     ·串行原子选择第19-22页
     ·并行原子选择第22-28页
     ·盲稀疏度重建第28-31页
   ·论文主要工作及章节安排第31-34页
第二章 正则化前向预测与回溯结合的正交匹配追踪算法第34-56页
   ·前向预测策略与LAOMP算法第34-38页
     ·全局最小误差搜索第35-36页
     ·前向预测正交匹配追踪第36-38页
   ·新回溯策略与LABOMP算法第38-43页
     ·分段间隔回溯策略第39页
     ·全局最小误差搜索与分段间隔回溯的级联第39-42页
     ·LABOMP算法复杂度和回溯因子影响第42-43页
   ·正则化并行原子选择第43-46页
     ·性能相近最优原子成批公平选入第43-44页
     ·RLABOMP算法的实现第44-45页
     ·RLABOMP算法复杂度分析及快速算法第45-46页
   ·实验分析第46-54页
     ·迭代次数阈值参数对精确重建性能的影响第47-50页
     ·正则化约束对重建性能和计算速度影响第50-52页
     ·LABOMP算法、RLABOMP算法与其它OMP类算法比较第52-54页
   ·小结第54-56页
第三章 广义最佳正交匹配追踪算法第56-76页
   ·最优化OMP与广义OMP第56-60页
     ·当前最佳观测准则与OOMP算法第56-58页
     ·gOMP算法及其完全重建条件第58-60页
   ·广义最佳正交匹配追踪第60-67页
     ·GOOMP算法实现第61-64页
     ·GOOMP算法精确重建条件分析第64-67页
   ·实验分析第67-75页
     ·参数L对算法性能及迭代次数的影响第67-72页
     ·GOOMP算法与其它贪婪追踪算法性能比较第72-75页
   ·小结第75-76页
第四章 原子集校正及步长可控的稀疏度未知CS算法第76-91页
   ·回溯性自适应信号重建第76-78页
   ·IBAOMP算法第78-83页
     ·残差建模及原子匹配分析第78-81页
     ·原子集校正及容量控制第81-83页
   ·实验分析第83-90页
     ·参数Tr和Sz对精确重建结果的影响第84-88页
     ·IBAOMP算法与其它贪婪算法比较第88-90页
   ·小结第90-91页
结论第91-93页
参考文献第93-102页
攻读博士学位期间取得的研究成果第102-104页
致谢第104-106页
附件第106页

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