| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13页 |
| 1.2 压缩感知的应用 | 第13-16页 |
| 1.2.1 信号处理中的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像处理中的应用 | 第14-15页 |
| 1.2.3 通信网络中的应用 | 第15-16页 |
| 1.3 压缩感知研究的现状 | 第16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 压缩感知及log-sum模型概述 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 压缩感知概述 | 第18-21页 |
| 2.2.1 压缩感知模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 重构模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 非稀疏信号的压缩感知 | 第20-21页 |
| 2.2.4 压缩感知的噪声鲁棒性 | 第21页 |
| 2.3 压缩感知重构算法概述 | 第21-24页 |
| 2.3.1 贪婪类算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 凸松弛类算法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 门限类算法 | 第23页 |
| 2.3.4 非凸类算法 | 第23-24页 |
| 2.4 log-sum模型理论概述 | 第24-28页 |
| 2.4.1 log-sum模型 | 第24页 |
| 2.4.2 无噪声log-sum模型求解 | 第24-27页 |
| 2.4.3 有噪声log-sum模型求解 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 log-sum模型精确重构分析 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 log-sum模型精确重构条件 | 第29-34页 |
| 3.3 log-sum模型精确重构条件分析 | 第34-36页 |
| 3.4 无噪声情况下log-sum算法的仿真实验分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 log-sum模型与L1模型的比较 | 第36-37页 |
| 3.4.2 信号重构与log-sum模型参数 之间的关系 | 第37-38页 |
| 3.4.3 信号重构与算法迭代次数之间的关系 | 第38-39页 |
| 3.4.4 信号重构与逐渐收敛参数(t)之间的关系 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 噪声下log-sum模型重构分析 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 噪声下log-sum模型重构条件 | 第41-49页 |
| 4.3 噪声下log-sum模型重构条件分析 | 第49-51页 |
| 4.4 有噪声情况下log-sum算法的仿真实验分析 | 第51-57页 |
| 4.4.1 噪声下log-sum模型与L1模型的比较 | 第52-53页 |
| 4.4.2 重构误差与log-sum模型参数的关系 | 第53-54页 |
| 4.4.3 重构误差与噪声方差的关系 | 第54-55页 |
| 4.4.4 重构误差与算法迭代次数的关系 | 第55-56页 |
| 4.4.5 重构误差与逐渐收敛参数的关系 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 全文总结 | 第58-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-70页 |
| 学位论文评审后修改说明表 | 第70-71页 |
| 学位论文答辩后勘误修订表 | 第71-72页 |
