符号说明 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
插图 | 第11-12页 |
表格 | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第13-18页 |
·选题背景和意义 | 第13-14页 |
·国内外的研究现状及趋势 | 第14-16页 |
·研究目标和内容 | 第16-18页 |
·研究目标 | 第16页 |
·研究内容 | 第16-17页 |
·章节安排 | 第17-18页 |
第2章 压缩传感理论 | 第18-26页 |
·基础知识介绍 | 第18-21页 |
·奈奎斯特采样定律 | 第18页 |
·向量l_p范数的定义 | 第18页 |
·基和框架的定义 | 第18-19页 |
·稀疏信号(Sparse Signal)的定义 | 第19-21页 |
·压缩传感理论的基本框架 | 第21-25页 |
·信号的稀疏表示 | 第22-24页 |
·观测矩阵的设计 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第3章 压缩传感重构算法 | 第26-42页 |
·凸松弛优化算法 | 第26-29页 |
·基追踪算法 | 第27-28页 |
·最少绝对缩减和变量选择算子 | 第28-29页 |
·贪婪追踪算法 | 第29-32页 |
·正交匹配追踪 | 第29-31页 |
·迭代阈值法 | 第31-32页 |
·组合算法 | 第32-33页 |
·RecPF算法 | 第33-41页 |
·RecPF算法框架模型 | 第33-37页 |
·RecPF算法收敛条件 | 第37-39页 |
·RecPF算法仿真结果及性能分析 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第4章 基于边缘检测的压缩传感重构算法 | 第42-54页 |
·边缘和边缘检测的分析 | 第42-46页 |
·图像边缘的分类 | 第43-44页 |
·典型边缘检测算子 | 第44-46页 |
·边缘压缩传感算法(edge-CSRec)框架 | 第46-51页 |
·一维边缘压缩传感算法 | 第46-48页 |
·二维边缘压缩传感算法(edge-CSRec算法) | 第48-51页 |
·边缘压缩传感算法的理论证明 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-54页 |
第5章 edge-CSRec算法仿真图及性能分析 | 第54-65页 |
·一维边缘压缩传感算法仿真 | 第54-59页 |
·二维edge-CSRec算法仿真 | 第59-61页 |
·改进的edge-CSRec算法仿真 | 第61-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
·总结 | 第65-66页 |
·进一步研究与展望 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第72页 |