稀疏模拟信号压缩采样与重构算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·信号压缩采样技术的发展与现状 | 第13-15页 |
| ·信号压缩采样技术的发展概况 | 第13-14页 |
| ·目前常见模拟信号压缩采样方法 | 第14-15页 |
| ·压缩感知理论概述 | 第15-21页 |
| ·压缩感知理论 | 第16-20页 |
| ·压缩感知理论基本原理 | 第16-17页 |
| ·信号稀疏表示 | 第17-18页 |
| ·压缩测量矩阵特性 | 第18-19页 |
| ·信号重构算法 | 第19-20页 |
| ·压缩感知理论的应用 | 第20-21页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第21-25页 |
| ·本文研究思路及主要内容 | 第21-22页 |
| ·本文结构安排 | 第22-25页 |
| 第二章 基于等效采样技术的压缩采样方法 | 第25-46页 |
| ·随机等效采样系统 | 第25-28页 |
| ·时间测量 | 第28-30页 |
| ·时间展宽 | 第28-29页 |
| ·时间校准 | 第29-30页 |
| ·采样脉冲随机相位分析 | 第30-32页 |
| ·基于压缩感知理论的随机等效采样信号重构 | 第32-35页 |
| ·测量矩阵提取 | 第32-33页 |
| ·非相关性分析 | 第33-35页 |
| ·采样停止判决条件 | 第35-37页 |
| ·实验验证 | 第37-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 基于随机解调的并行压缩采样方法 | 第46-69页 |
| ·模拟信息转换器 | 第46-51页 |
| ·信号模型 | 第47-48页 |
| ·模拟信息转换器基本结构 | 第48-49页 |
| ·数学模型 | 第49-51页 |
| ·多通道并行压缩采样 | 第51-57页 |
| ·并行压缩采样 | 第51-54页 |
| ·分段式并行压缩采样 | 第54-55页 |
| ·仿真实验验证 | 第55-57页 |
| ·高频窄带信号压缩采样方法 | 第57-67页 |
| ·基本模型 | 第59-61页 |
| ·采样模型频域分析 | 第61-65页 |
| ·仿真实验验证 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 压缩采样信号重构与检测算法 | 第69-94页 |
| ·凸松弛算法 | 第69-75页 |
| ·最小l1范数算法 | 第70-72页 |
| ·迭代加权最小l1范数算法 | 第72-75页 |
| ·贪婪算法 | 第75-86页 |
| ·匹配追踪算法 | 第75-77页 |
| ·正交匹配追踪算法 | 第77-79页 |
| ·正则化正交匹配追踪算法 | 第79-82页 |
| ·压缩采样匹配追踪算法 | 第82-86页 |
| ·基于模型的频域压缩采样信号重构 | 第86-92页 |
| ·频域稀疏表示基失配 | 第86-88页 |
| ·信号重构算法 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 小波域稀疏压缩采样信号重构研究 | 第94-112页 |
| ·多尺度小波变换结构 | 第94-99页 |
| ·确定性信号模型 | 第95-96页 |
| ·概率信号模型 | 第96-99页 |
| ·隐马尔可夫树小波域压缩采样重构 | 第99-103页 |
| ·小波系数倒树结构正交匹配追踪算法 | 第103-110页 |
| ·小波树正交匹配追踪算法 | 第103-105页 |
| ·基于小波系数倒树正交匹配追踪算法 | 第105-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 结束语 | 第112-115页 |
| ·论文工作总结 | 第112-113页 |
| ·研究展望 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第126-128页 |
