| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 压缩感知的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 混沌理论的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 压缩感知与混沌理论的结合 | 第14页 |
| 1.5 本文的主要内容及章节安排 | 第14-18页 |
| 第2章 压缩感知理论 | 第18-28页 |
| 2.1 压缩感知理论框架 | 第18-25页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第20-21页 |
| 2.1.2 测量矩阵的构造 | 第21-23页 |
| 2.1.3 信号的重构 | 第23-25页 |
| 2.2 压缩感知的应用 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于混沌序列的测量矩阵构造及一种图像加密方案 | 第28-46页 |
| 3.1 混沌理论 | 第28-30页 |
| 3.2 混沌系统 | 第30-33页 |
| 3.2.1 Logistic混沌系统 | 第30-31页 |
| 3.2.2 Tent混沌系统 | 第31-32页 |
| 3.2.3 Hybrid混沌系统 | 第32-33页 |
| 3.3 基于Hybrid混沌系统的测量矩阵构造及仿真实验 | 第33-40页 |
| 3.3.1 基于Hybrid混沌系统的测量矩阵构造 | 第33-35页 |
| 3.3.2 实验仿真与分析 | 第35-40页 |
| 3.4 图像加密解密 | 第40-44页 |
| 3.4.1 图像加密解密方案 | 第40页 |
| 3.4.2 实验仿真与分析 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于Hybrid混沌-贝努力序列的块循环测量矩阵的构造 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 测量矩阵的构造 | 第46-48页 |
| 4.3 实验仿真及分析 | 第48-60页 |
| 4.3.1 一维信号仿真 | 第48-52页 |
| 4.3.2 二维信号仿真 | 第52-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于Hybrid混沌测量矩阵的优化 | 第62-78页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 问题描述 | 第62-63页 |
| 5.3 优化算法 | 第63-65页 |
| 5.3.1 Elad优化算法 | 第63-64页 |
| 5.3.2 Xu优化算法 | 第64-65页 |
| 5.4 一种新的测量矩阵优化算法 | 第65-67页 |
| 5.4.1 变步长梯度下降法减小相关性 | 第65-66页 |
| 5.4.2 QR分解增大列独立性 | 第66页 |
| 5.4.3 测量矩阵的优化算法 | 第66-67页 |
| 5.5 实验仿真与分析 | 第67-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
