| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 本课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 CS重构算法的研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 基于最小l_P范数的凸优化算法 | 第11页 |
| 1.3.2 贪婪算法 | 第11-16页 |
| 1.3.3 非凸优化算法 | 第16页 |
| 1.3.4 其他算法 | 第16-17页 |
| 1.4 本文内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 压缩感知的理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第18-20页 |
| 2.3 信号观测矩阵的构造理论 | 第20-22页 |
| 2.3.1 限制等容特性准则 | 第21-22页 |
| 2.3.2 观测矩阵 Φ 与稀疏矩阵 Ψ 的非相关性 | 第22页 |
| 2.4 压缩感知中常用的观测矩阵 | 第22-25页 |
| 2.4.1 高斯随机观测矩阵 | 第22-23页 |
| 2.4.2 贝努利随机观测矩阵 | 第23页 |
| 2.4.3 部分正交观测矩阵 | 第23-24页 |
| 2.4.4 托普利兹观测矩阵和循环观测矩阵 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于l_P范数的压缩感知信号重构算法研究 | 第26-37页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于l_P范数的信号重构理论框架 | 第26-32页 |
| 3.2.1 基于拉格朗日函数Hesse矩阵SQP方法的l_P范数算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于修正Hesse矩阵SQP方法的l_P范数算法 | 第30-32页 |
| 3.3 图像重构算法仿真结果及分析 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于FPGA实现的优化正交匹配追踪算法设计 | 第37-45页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 正交匹配追踪算法 | 第37-38页 |
| 4.3 优化正交匹配追踪算法设计 | 第38-41页 |
| 4.3.1 优化正交匹配追踪算法原子选择准则 | 第38-39页 |
| 4.3.2 优化正交匹配追踪算法计算步骤 | 第39-40页 |
| 4.3.3 优化正交匹配追踪算法硬件结构设计 | 第40-41页 |
| 4.4 基于FPGA实现的优化OMP算法 | 第41-42页 |
| 4.5 仿真实验 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 图像压缩感知重构算法FPGA实现 | 第45-56页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 FPGA图像采集硬件平台方案设计 | 第45-51页 |
| 5.2.1 MT9M001与FPGA的连接接口方案设计 | 第46-48页 |
| 5.2.2 CY7C68013A芯片与硬件系统的高速接口方案设计 | 第48-51页 |
| 5.3 上位机图像数据接收系统实现 | 第51-53页 |
| 5.3.1 PC端主机应用程序处理过程 | 第51页 |
| 5.3.2 PC端主机程序功能模块设计实现 | 第51-53页 |
| 5.4 压缩感知的图像重构算法FPGA实现 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
