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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

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