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超声层析成像中正则化方法的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-18页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 课题的背景与意义第12页
    1.3 研究发展现状第12-16页
    1.4 研究内容及论文结构第16-18页
        1.4.1 本文的研究内容第16页
        1.4.2 本文的结构第16-18页
2 超声层析成像原理与方法第18-25页
    2.1 超声成像系统的组成第18页
    2.2 波动方程的建立第18-22页
        2.2.1 齐次波动方程第21-22页
        2.2.2 非齐次波动方程第22页
    2.3 波动方程求解存在的问题第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 逆散射方程的求解方法第25-33页
    3.1 积分方程的离散化第25-30页
        3.1.1 矩量法概述第25-28页
        3.1.2 逆散射方程的离散化第28-30页
    3.2 迭代方法在求解中的应用第30-31页
    3.3 BI求解结果与分析第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
4 基于空间域的正则化方法第33-56页
    4.1 离散不适定问题及其正则化第33-40页
        4.1.1 离散不适定问题第33-34页
        4.1.2 正则化主要思想第34-36页
        4.1.3 离散Picard准则第36-40页
    4.2 TSVD正则化方法第40-42页
    4.3 改进的TSVD正则化方法第42-44页
    4.4 TTLS正则化方法第44-45页
    4.5 实验结果与分析第45-54页
        4.5.1 实验模型与参数设置第45-47页
        4.5.2 TSVD方法的仿真实现第47-50页
        4.5.3 改进的TSVD方法的仿真实现第50-51页
        4.5.4 TTLS方法的仿真实现第51-54页
    4.6 本章小结第54-56页
5 基于Krylov子空间的正则化方法第56-82页
    5.1 Krylov子空间方法的概述第56-58页
    5.2 CGLS迭代方法第58-66页
        5.2.1 共轭梯度法第58-63页
        5.2.2 用CG法求解最小二乘的CGLS方法第63-64页
        5.2.3 改进的CGLS迭代方法第64-66页
    5.3 LSQR迭代方法第66-73页
        5.3.1 Lanczos迭代过程及Golub-Kahan双对角化第66-70页
        5.3.2 用双对角化矩阵求解最小二乘的LSQR方法第70-73页
    5.4 CGLS和LSQR仿真结果第73-81页
        5.4.1 CGLS方法的仿真实现第73-76页
        5.4.2 LSQR方法的仿真实现第76-77页
        5.4.3 改进的CGLS方法的仿真实现第77-81页
    5.5 本章小结第81-82页
6 总结与展望第82-84页
    6.1 总结第82页
    6.2 展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-89页

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