基于先验知识的压缩感知在矩量法中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景及其意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究的历史与现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 矩量法及其快速算法 | 第12-29页 |
| 2.1 矩量法的基本原理 | 第12-13页 |
| 2.2 基函数和权函数的选取 | 第13-15页 |
| 2.3 三维导体中的矩量法分析 | 第15-19页 |
| 2.4 快速多极子技术 | 第19-23页 |
| 2.4.1 快速多极子技术的基本思路 | 第19-20页 |
| 2.4.2 快速多极子技术的数学原理 | 第20-23页 |
| 2.5 数值算例 | 第23-28页 |
| 2.5.1 矩量法算例 | 第23-26页 |
| 2.5.2 快速多极子算例 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 压缩感知理论研究 | 第29-36页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 信号的K稀疏性(K-Sparse) | 第29-30页 |
| 3.3 压缩感知的理论框架一 | 第30-32页 |
| 3.4 压缩感知的理论框架二 | 第32-33页 |
| 3.5 RIP性质对恢复精度的影响分析 | 第33-34页 |
| 3.6 正交匹配追踪算法 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 压缩感知在矩量法中的应用 | 第36-51页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 求解宽角度激励问题的基本模型 | 第36-38页 |
| 4.3 二维算例及分析 | 第38-40页 |
| 4.4 三维算例及分析 | 第40-45页 |
| 4.5 观测矩阵的优化 | 第45-50页 |
| 4.5.1 随机离散观测的实现 | 第45-46页 |
| 4.5.2 数值结果 | 第46-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 先验知识的提取与应用 | 第51-60页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 先验知识的提取 | 第51-54页 |
| 5.3 数值仿真试验 | 第54-59页 |
| 5.3.1 对理想立方体的试验 | 第54-56页 |
| 5.3.2 对理想圆柱体的试验 | 第56-57页 |
| 5.3.3 对理想球体的试验 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
