面向压缩感知图像的分布式系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第15-25页 |
| 2.1 压缩感知理论基础 | 第15-20页 |
| 2.1.1 基本理论框架 | 第15页 |
| 2.1.2 信号稀疏表示 | 第15-16页 |
| 2.1.3 测量矩阵设计 | 第16-19页 |
| 2.1.4 信号重构算法 | 第19-20页 |
| 2.2 Hadoop 分布式系统 | 第20-22页 |
| 2.2.1 HDFS 体系结构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 MapReduce 计算模型 | 第21-22页 |
| 2.3 其它相关技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 远程过程调用 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Apache Thrift | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 压缩感知复原算法的设计与实现 | 第25-32页 |
| 3.1 正交匹配追踪算法 | 第25页 |
| 3.2 基于 OMP 算法的改进 | 第25-28页 |
| 3.3 分块采样策略 | 第28-30页 |
| 3.4 算法代码实现 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 面向压缩感知图像的分布式系统设计 | 第32-52页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第32-33页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第33-42页 |
| 4.2.1 文件组织结构 | 第35-36页 |
| 4.2.2 元数据管理模型 | 第36-37页 |
| 4.2.3 文件读写设计 | 第37-40页 |
| 4.2.4 数据备份机制 | 第40页 |
| 4.2.5 可扩展性设计 | 第40-41页 |
| 4.2.6 可靠性设计 | 第41-42页 |
| 4.3 计算模型设计 | 第42-45页 |
| 4.3.1 CSFlow 计算模型 | 第42-43页 |
| 4.3.2 负载均衡设计 | 第43-45页 |
| 4.4 面向压缩感知图像的分布式系统设计 | 第45-51页 |
| 4.4.1 总体设计 | 第45-47页 |
| 4.4.2 数据采集模块 | 第47-48页 |
| 4.4.3 网络通信模块 | 第48-50页 |
| 4.4.4 复原处理模块 | 第50-51页 |
| 4.4.5 数据存储模块 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 面向压缩感知图像的分布式系统实现 | 第52-66页 |
| 5.1 系统架构实现 | 第52-57页 |
| 5.1.1 元数据管理 | 第52-53页 |
| 5.1.2 中心节点实现 | 第53-54页 |
| 5.1.3 主节点实现 | 第54-56页 |
| 5.1.4 从节点实现 | 第56-57页 |
| 5.2 计算模型实现 | 第57-60页 |
| 5.2.1 CSFlow 计算模型 | 第57-58页 |
| 5.2.2 负载均衡模块 | 第58-60页 |
| 5.3 面向压缩感知图像的分布式系统实现 | 第60-62页 |
| 5.3.1 数据采集模块 | 第60页 |
| 5.3.2 网络通信模块 | 第60-61页 |
| 5.3.3 复原处理模块 | 第61页 |
| 5.3.4 数据存储模块 | 第61页 |
| 5.3.5 客户端程序 | 第61-62页 |
| 5.4 系统测试 | 第62-65页 |
| 5.4.1 文件存储测试 | 第62-63页 |
| 5.4.2 并行处理测试 | 第63-64页 |
| 5.4.3 集群性能测试 | 第64-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 1 复原算法代码 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |
