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基于压缩感知的重构算法与应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究的背景和意义第8-11页
    1.2 压缩感知理论的应用现状第11-13页
    1.3 本文的研究内容与组织结构第13-15页
第二章 压缩感知的理论框架第15-26页
    2.1 信号的稀疏表示第15-20页
        2.1.1 信号的稀疏性及其度量第16页
        2.1.2 信号稀疏表示的方法第16-20页
    2.2 测量矩阵的设计第20-23页
        2.2.1 有限等距性质第21-22页
        2.2.2 相干性第22页
        2.2.3 常见的测量矩阵第22-23页
    2.3 信号的重构第23-24页
    2.4 本章小结第24-26页
第三章 重构算法的研究第26-37页
    3.1 基追踪第26-27页
    3.2 匹配追踪和正交匹配追踪第27-29页
    3.3 正则化正交匹配追踪第29-30页
    3.4 逐步正交匹配追踪第30-31页
    3.5 压缩采样匹配追踪第31-32页
    3.6 子空间追踪第32-33页
    3.7 仿真实验与结果分析第33-35页
    3.8 本章小结第35-37页
第四章 CNSL0算法与CDNSL0算法第37-55页
    4.1 SL0算法简介第37-38页
    4.2 基于SL0的改进算法第38-44页
        4.2.1 CNSL0算法和CDNSL0算法基础第38-40页
        4.2.2 CNSL0算法和CDNSL0算法的实现第40-44页
    4.3 仿真实验与结果分析第44-53页
        4.3.1 相同压缩比下无噪声测量的对比实验第45-48页
        4.3.2 相同压缩比下有噪声测量的对比实验第48-49页
        4.3.3 不同压缩比下无噪声测量的对比实验第49-51页
        4.3.4 不同压缩比下有噪声测量的对比实验第51-53页
    4.4 本章小结第53-55页
第五章 总结与展望第55-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-64页
附件第64页

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