| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第24-25页 |
| 常用缩略词 | 第25-27页 |
| 1 绪论 | 第27-40页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第27-28页 |
| 1.2 煤矿监控信源编码研究现状 | 第28-30页 |
| 1.3 分布式压缩感知研究现状 | 第30-37页 |
| 1.4 论文的研究思路 | 第37-38页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第38-39页 |
| 1.6 小结 | 第39-40页 |
| 2 分布式压缩感知理论 | 第40-52页 |
| 2.1 引言 | 第40页 |
| 2.2 压缩感知 | 第40-44页 |
| 2.3 分布式压缩感知 | 第44-51页 |
| 2.4 小结 | 第51-52页 |
| 3 煤矿监控信源联合稀疏性分析 | 第52-64页 |
| 3.1 离散傅里叶基 | 第52-53页 |
| 3.2 矿山瓦斯浓度信源联合稀疏性 | 第53-56页 |
| 3.3 矿山图像监控信源联合稀疏性 | 第56-59页 |
| 3.4 压缩感知与分布式压缩感知实验比较 | 第59-63页 |
| 3.5 小结 | 第63-64页 |
| 4 基于Bose平衡不完全区组设计的确定性稀疏编码矩阵 | 第64-86页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 相关代数概念 | 第64-65页 |
| 4.3 平衡不完全区组设计 | 第65-67页 |
| 4.4 Bose平衡不完全区组设计 | 第67-71页 |
| 4.5 基于Bose平衡不完全区组设计的确定性稀疏编码矩阵 | 第71-72页 |
| 4.6 性能分析 | 第72-73页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第73-85页 |
| 4.8 小结 | 第85-86页 |
| 5 基于GMW伪随机序列的确定性稀疏编码矩阵 | 第86-106页 |
| 5.1 引言 | 第86页 |
| 5.2 基本概念 | 第86-87页 |
| 5.3 基于GMW伪随机序列的确定性稀疏编码矩阵 | 第87-90页 |
| 5.4 性能分析 | 第90-92页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第92-105页 |
| 5.6 小结 | 第105-106页 |
| 6 基于灰狼优化的联合解码算法 | 第106-126页 |
| 6.1 引言 | 第106页 |
| 6.2 背景知识 | 第106-109页 |
| 6.3 基于灰狼优化的联合解码算法 | 第109-111页 |
| 6.4 计算复杂度分析 | 第111页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第111-125页 |
| 6.6 小结 | 第125-126页 |
| 7 联合混合正交前后向匹配追踪解码算法 | 第126-140页 |
| 7.1 引言 | 第126页 |
| 7.2 联合混合正交前后向匹配追踪算法 | 第126-127页 |
| 7.3 计算复杂度分析 | 第127-128页 |
| 7.4 实验结果与分析 | 第128-139页 |
| 7.5 小结 | 第139-140页 |
| 8 结论与展望 | 第140-142页 |
| 8.1 结论 | 第140-141页 |
| 8.2 展望 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-152页 |
| 作者简历 | 第152-155页 |
| 学位论文数据集 | 第155页 |