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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

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