基于压缩感知算法的测量矩阵构造研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要内容和结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第11页 |
| 1.3.2 文章结构 | 第11-13页 |
| 第二章 压缩感知算法原理 | 第13-25页 |
| 2.1 压缩感知算法的过程描述 | 第13-14页 |
| 2.2 压缩感知的理论框架 | 第14-18页 |
| 2.2.1 稀疏表示 | 第15-17页 |
| 2.2.2 测量矩阵 | 第17-18页 |
| 2.3 重构算法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 MP重构算法 | 第18-22页 |
| 2.3.2 OMP重构算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 测量矩阵的构造 | 第25-41页 |
| 3.1 测量矩阵的构造要求和分类 | 第25-29页 |
| 3.1.1 随机性测量矩阵的构造 | 第26-27页 |
| 3.1.2 确定性测量矩阵的构造 | 第27-29页 |
| 3.2 下三角托普利兹测量矩阵 | 第29-32页 |
| 3.2.1 信号与图像的能量分布 | 第30-31页 |
| 3.2.2 下三角托普利兹矩阵构造 | 第31-32页 |
| 3.3 测量值的维数M与稀疏度K关系 | 第32-40页 |
| 3.3.1 稀疏度对测量矩阵的影响 | 第33-37页 |
| 3.3.2 测量矩阵对测量值的维度M的影响 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第41-51页 |
| 4.1 信号与图像的评价方法 | 第41-42页 |
| 4.2 二维图像结果 | 第42-50页 |
| 4.2.1 图像重构效果 | 第42-47页 |
| 4.2.2 图像重构质量 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
