基于压缩感知理论的电容层析成像算法研究
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-12页 |
1.1.1 多相流检测背景及意义 | 第9页 |
1.1.2 多相流检测中的主要参数 | 第9-10页 |
1.1.3 多相流检测技术现状 | 第10-12页 |
1.2 电容层析成像技术发展概述 | 第12-15页 |
1.2.1 硬件设计 | 第12页 |
1.2.2 图像重建算法 | 第12-14页 |
1.2.3 应用领域 | 第14-15页 |
1.3 本文的主要研究内容及创新点 | 第15-16页 |
1.4 本章小结 | 第16-17页 |
第2章 电容层析成像理论基础 | 第17-29页 |
2.1 ECT系统构成及测量原理 | 第17-19页 |
2.1.1 电容感知器 | 第17-18页 |
2.1.2 数据采集系统 | 第18页 |
2.1.3 图像重建计算机 | 第18-19页 |
2.2 ECT敏感场的数学模型 | 第19-20页 |
2.3 ECT的正问题分析 | 第20-23页 |
2.3.1 ECT正问题原理及求解方法 | 第20页 |
2.3.2 ECT正问题的有限元法 | 第20-23页 |
2.4 ECT的逆问题分析 | 第23-24页 |
2.4.1 ECT逆问题原理 | 第23-24页 |
2.4.2 灵敏度理论 | 第24页 |
2.5 几种常见的图像重建算法 | 第24-28页 |
2.5.1 线性反投影算法 | 第24-25页 |
2.5.2 灵敏度系数法 | 第25-26页 |
2.5.3 Landweber迭代法 | 第26-27页 |
2.5.4 Tikhonov正则化算法 | 第27-28页 |
2.6 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 压缩感知原理 | 第29-36页 |
3.1 压缩感知原理简介 | 第29-30页 |
3.2 信号的稀疏化压缩处理 | 第30-31页 |
3.3 观测矩阵设计 | 第31-32页 |
3.4 观测矩阵选择条件 | 第32-33页 |
3.5 信号重建算法 | 第33-35页 |
3.6 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 压缩感知在ECT图像重建中的应用 | 第36-48页 |
4.1 ECT原始图像信号稀疏化处理 | 第36-37页 |
4.2 ECT系统观测矩阵设计 | 第37-38页 |
4.3 基于CS理论的ECT系统图像重建 | 第38-43页 |
4.3.1 内点法 | 第39-40页 |
4.3.2 GPSR算法 | 第40-41页 |
4.3.3 OMP算法 | 第41-42页 |
4.3.4 IHT算法 | 第42-43页 |
4.4 仿真实验及结果 | 第43-47页 |
4.5 本章小结 | 第47-48页 |
第5章 结论与展望 | 第48-49页 |
5.1 结论 | 第48页 |
5.2 展望 | 第48-49页 |
参考文献 | 第49-54页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第54-55页 |
致谢 | 第55页 |