基于块结构的贝叶斯重构算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究发展及现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 压缩感知理论框架的发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 贝叶斯重构算法的发展 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 压缩感知理论与贝叶斯重构 | 第15-24页 |
| 2.1 压缩感知概述 | 第15-16页 |
| 2.2 重构算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 贪婪算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 凸优化算法 | 第17-18页 |
| 2.3 贝叶斯重构算法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 贝叶斯重构概述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 参数估计模型 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 块稀疏贝叶斯参数的改进 | 第24-40页 |
| 3.1 信号特性的分析 | 第24-27页 |
| 3.1.1 信号的结构特性 | 第24页 |
| 3.1.2 信号的分块特征 | 第24-25页 |
| 3.1.3 传统块重构算法 | 第25-26页 |
| 3.1.4 泄漏信号的分块特性 | 第26-27页 |
| 3.2 传统块稀疏贝叶斯框架 | 第27-29页 |
| 3.2.1 参数模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 块稀疏贝叶斯算法 | 第28-29页 |
| 3.3 块稀疏贝叶斯改进算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 块稀疏贝叶斯计算参数改进 | 第29-31页 |
| 3.3.2 复杂度分析 | 第31-32页 |
| 3.3.3 重构时间分析 | 第32页 |
| 3.4 改进算法实验结果及分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 实验情况概述 | 第32-33页 |
| 3.4.2 压缩率对重构性能的影响 | 第33-34页 |
| 3.4.3 分块大小的影响 | 第34-35页 |
| 3.5 本章算法与传统算法性能分析 | 第35-38页 |
| 3.5.1 重构时间对比 | 第35-36页 |
| 3.5.2 重构性能对比 | 第36-37页 |
| 3.5.3 压缩率影响 | 第37-38页 |
| 3.5.4 信噪比影响 | 第38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于多传感联合稀疏模型的块贝叶斯重构 | 第40-62页 |
| 4.1 多传感联合稀疏信号的压缩采集 | 第40-43页 |
| 4.1.1 基于传感网络的联合稀疏模型 | 第40-41页 |
| 4.1.2 多任务压缩感知 | 第41-43页 |
| 4.2 传统多传感信号重构算法 | 第43-45页 |
| 4.3 基于多传感数据的贝叶斯重构算法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 传统多传感块贝叶斯重构算法 | 第45-48页 |
| 4.3.2 多传感块贝叶斯改进算法 | 第48-51页 |
| 4.4 仿真信号实验结果及分析 | 第51-58页 |
| 4.4.1 信号的生成及评价指标 | 第51-52页 |
| 4.4.2 任务数影响 | 第52-53页 |
| 4.4.3 稀疏度影响 | 第53-55页 |
| 4.4.4 信噪比影响 | 第55-56页 |
| 4.4.5 压缩率影响 | 第56-58页 |
| 4.5 重构算法对胎儿心电信号的实验分析 | 第58-61页 |
| 4.5.1 实验概述 | 第58页 |
| 4.5.2 重构性能分析 | 第58-59页 |
| 4.5.3 压缩率分析 | 第59-60页 |
| 4.5.4 信噪比分析 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
