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基于不同先验信息的压缩感知算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 基于字典学习的压缩感知研究现状第12页
        1.2.2 基于核字典学习的核压缩感知研究现状第12-13页
        1.2.3 盲压缩感知研究现状第13-14页
    1.3 论文研究内容第14页
    1.4 论文架构及内容安排第14-16页
第二章 稀疏表示与压缩感知关键技术分析第16-29页
    2.1 稀疏表示理论第16-24页
        2.1.1 稀疏表示的理论基础及数学模型第16-18页
        2.1.2 稀疏编码方法第18-21页
        2.1.3 字典学习方法第21-24页
    2.2 压缩感知理论第24-27页
        2.2.1 压缩感知理论基础第25页
        2.2.2 压缩感知关键技术第25-27页
    2.3 本章小结第27-29页
第三章 基于自适应K-BRP字典学习的压缩感知算法第29-43页
    3.1 基于双边随机投影的矩阵低秩逼近第29-32页
        3.1.1 矩阵低秩逼近原理第29-30页
        3.1.2 双边随机投影矩阵低秩逼近第30-31页
        3.1.3 基于BRP的矩阵低秩逼近的误差边界分析第31-32页
    3.2 自适应K-BRP字典学习算法描述(AK-BRP)第32-35页
    3.3 基于AK-BRP字典学习的压缩感知算法描述(AK-BRP-CS)第35-36页
        3.3.1 AK-BRP-CS算法原理第35-36页
        3.3.2 AK-BRP-CS算法实现流程第36页
    3.4 实验结果与分析第36-42页
        3.4.1 字典学习效果对比分析第37页
        3.4.2 视频帧重构性能对比分析第37-40页
        3.4.3 稀疏编码阶段的影响分析第40-41页
        3.4.4 字典更新阶段的影响分析第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于自适应核K-SVD字典学习的核压缩感知算法第43-62页
    4.1 核方法简介第43-45页
    4.2 核压缩感知理论第45-47页
    4.3 核字典学习方法Kernel K-SVD第47-51页
    4.4 自适应核K-SVD字典学习算法描述(AKKSVD)第51-53页
    4.5 基于AKKSVD字典学习的核压缩感知算法描述(AKKSVD-KCS)第53-56页
        4.5.1 AKKSVD-KCS算法原理第54-56页
        4.5.2 AKKSVD-KCS算法实现流程第56页
    4.6 实验结果与分析第56-61页
        4.6.1 字典学习效果对比分析第57页
        4.6.2 视频帧重构性能对比分析第57-60页
        4.6.3 稀疏编码阶段的影响分析第60-61页
    4.7 本章小结第61-62页
第五章 基于自适应双稀疏字典学习的盲压缩感知算法第62-80页
    5.1 双稀疏字典学习算法第62-66页
    5.2 盲压缩感知理论第66-70页
        5.2.1 盲压缩感知理论基础第66-67页
        5.2.2 盲压缩感知唯一性条件第67页
        5.2.3 盲压缩感知重构算法第67-70页
    5.3 分裂Bregman迭代算法第70-71页
    5.4 基于自适应双稀疏字典学习的盲压缩感知算法描述(ADS-BCS)第71-76页
        5.4.1 ADS-BCS算法设计原理第71-75页
        5.4.2 ADS-BCS算法实现流程第75-76页
    5.5 实验结果与分析第76-79页
        5.5.1 字典学习效果对比分析第76-77页
        5.5.2 视频帧重构性能对比分析第77-79页
    5.6 本章小结第79-80页
第六章 总结与展望第80-82页
    6.1 总结第80页
    6.2 展望第80-82页
参考文献第82-87页
附录1 程序清单第87-88页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第88-89页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第89-90页
致谢第90页

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