基于双稀疏字典的压缩感知
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 2 基础知识 | 第11-15页 |
| 2.1 p范数 | 第11-13页 |
| 2.2 基和框架 | 第13-15页 |
| 3 压缩感知理论简介 | 第15-26页 |
| 3.1 压缩感知理论出现的背景 | 第15-17页 |
| 3.2 信号的稀疏表示 | 第17-18页 |
| 3.3 观测矩阵的设计 | 第18-23页 |
| 3.3.1 零空间条件 | 第19-20页 |
| 3.3.2 矩阵的RIP性质 | 第20-21页 |
| 3.3.3 不相干性 | 第21-22页 |
| 3.3.4 鲁棒压缩采样 | 第22-23页 |
| 3.3.5 常用的观测矩阵 | 第23页 |
| 3.4 信号的重构算法 | 第23-26页 |
| 3.4.1 贪婪算法 | 第23-24页 |
| 3.4.2 凸优化算法 | 第24-26页 |
| 4 基于双字典的压缩感知 | 第26-42页 |
| 4.1 不考虑相干性的压缩感知理论 | 第26-27页 |
| 4.2 基于双字典的压缩感知 | 第27-37页 |
| 4.2.1 模型的提出 | 第28页 |
| 4.2.2 信号重建的误差分析及证明 | 第28-34页 |
| 4.2.3 基于图像卡通纹理双字典的压缩感知 | 第34-37页 |
| 4.3 数值试验 | 第37-42页 |
| 5 小结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
