煤矿物联网中压缩感知理论算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·本课题的研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·论文的章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 压缩感知理论算法研究 | 第12-27页 |
| ·压缩感知理论在煤矿物联网中的优势 | 第12-14页 |
| ·算法方面的分析 | 第12-13页 |
| ·应用环境方面的分析 | 第13-14页 |
| ·CS 理论算法的问题描述 | 第14-21页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第15-17页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第17-18页 |
| ·信号重构 | 第18-21页 |
| ·经典的压缩感知算法 | 第21-26页 |
| ·Bayes 压缩感知理论算法 | 第21-23页 |
| ·分布式压缩感知理论算法 | 第23-26页 |
| ·本章 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于小波变换的压缩感知算法研究 | 第27-33页 |
| ·小波理论介绍 | 第27-30页 |
| ·Mallat 多分辨分析 | 第27-28页 |
| ·连续小波变换 | 第28-29页 |
| ·Harr 小波分析 | 第29-30页 |
| ·基于小波变换的压缩感知算法实现 | 第30-32页 |
| ·小波基的选取标准 | 第30-31页 |
| ·数据压缩过程 | 第31-32页 |
| ·信号重构流程设计 | 第32页 |
| ·本章 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于小波变换的压缩感知理论的改进算法研究 | 第33-42页 |
| ·簇与虚拟网格 | 第33-34页 |
| ·相关概念介绍 | 第34-36页 |
| ·煤矿物联网中原始数据特性 | 第34页 |
| ·逻辑空间相关性的概念 | 第34-36页 |
| ·基于小波变换的LSC-CS 算法流程设计 | 第36-41页 |
| ·基于小波变换的LSC-CS 算法理论分析 | 第36-39页 |
| ·基于小波变换的LSC-CS 算法实现 | 第39-41页 |
| ·本章 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 仿真模型及仿真结果分析 | 第42-56页 |
| ·仿真模型的建立 | 第42-46页 |
| ·一阶无线模型 | 第42-43页 |
| ·能量与延时性能计算 | 第43-46页 |
| ·仿真过程 | 第46-55页 |
| ·压缩算法能耗分析 | 第46-48页 |
| ·改进算法重构误差分析 | 第48-53页 |
| ·小波分解层次对重构误差的影响 | 第53-55页 |
| ·本章 小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
