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基于边缘检测的压缩传感重构算法研究

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

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