| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第9-11页 |
| 第2章 压缩感知理论简介 | 第11-24页 |
| ·压缩感知理论的提出 | 第11-12页 |
| ·压缩感知理论的主要内容 | 第12-20页 |
| ·问题描述 | 第12-14页 |
| ·信号的稀疏变换 | 第14-15页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第15-18页 |
| ·信号的重构 | 第18-20页 |
| ·压缩感知理论的应用与不足 | 第20-22页 |
| ·压缩感知理论的应用 | 第20-21页 |
| ·压缩感知理论的不足 | 第21-22页 |
| ·信号重构质量的衡量标准 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于压缩感知的信号重构算法 | 第24-40页 |
| ·匹配追踪算法(Matching Pursuit, MP) | 第24-29页 |
| ·分段正交匹配追踪算法(Stagewise Orthogonal Matching Pursuit, StOMP) | 第29-33页 |
| ·压缩采样匹配追踪算法(Compressed Sampling Matching Pursuit, CoSaMP) | 第33-36页 |
| ·梯度投影稀疏重建法(Gradient Projection For Sparse, GPSR) | 第36-40页 |
| 第4章 改进的压缩感知信号重构算法 | 第40-52页 |
| ·正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit, OMP) | 第40-44页 |
| ·二维正交小波变换 | 第44-46页 |
| ·改进后的重构算法（improved algorithm） | 第46-50页 |
| ·算法性能比较 | 第50-52页 |
| 第5章 总结和展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 作者简介 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
