摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第7-11页 |
1.1 本文的研究背景和意义 | 第7-8页 |
1.2 本文的国内外研究现状 | 第8-9页 |
1.3 本文的主要工作 | 第9-11页 |
第二章 压缩感知基本理论 | 第11-20页 |
2.1 信号的稀疏表示 | 第11页 |
2.2 压缩感知的测量 | 第11-14页 |
2.3 压缩感知的恢复 | 第14-18页 |
2.3.1 欠定线性系统和相变 | 第14-15页 |
2.3.2 ι_1-最小化方法 | 第15-17页 |
2.3.3 贪婪算法 | 第17-18页 |
2.4 本章小结 | 第18-20页 |
第三章 近似消息传递算法以及改进 | 第20-33页 |
3.1 近似消息传递算法的提出 | 第20-24页 |
3.1.1 迭代阈值算法 | 第20-21页 |
3.1.2 消息传递算法 | 第21-24页 |
3.2 近似消息传递算法 | 第24-25页 |
3.3 近似消息传递算法的改进 | 第25-27页 |
3.4 近似消息传递算法的分析与结果 | 第27-32页 |
3.4.1 近似消息传递算法的分析 | 第27-29页 |
3.4.2 近似消息传递算法实验结果 | 第29-32页 |
3.5 本章小结 | 第32-33页 |
第四章 随机坐标下降算法 | 第33-46页 |
4.1 坐标下降算法的介绍 | 第33-35页 |
4.2 基于最速能量下降的扫描策略坐标下降算法 | 第35-38页 |
4.2.1 最大能量下降扫描策略坐标下降算法的基本原理 | 第35-37页 |
4.2.2 坐标下降算法的收敛性分析 | 第37-38页 |
4.3 随机坐标下降算法 | 第38-41页 |
4.3.1 随机坐标下降算法的提出 | 第38-39页 |
4.3.2 随机坐标下降算法的收敛分析 | 第39-41页 |
4.4 算法仿真实验结果 | 第41-44页 |
4.5 本章小结 | 第44-46页 |
第五章 总结和展望 | 第46-48页 |
5.1 总结 | 第46-47页 |
5.2 展望 | 第47-48页 |
参考文献 | 第48-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
附录A 攻读硕士期间发表的文章 | 第52-53页 |
大摘要 | 第53-58页 |