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压缩感知框架下的多频带信号重构方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第9-10页
    1.2 多频带信号采样技术综述第10-16页
        1.2.1 多频带信号模型第10-11页
        1.2.2 多频带信号采样技术的发展及研究现状第11-16页
    1.3 本文研究思路及主要研究内容第16-17页
第2章 压缩感知框架及调制宽带转换器第17-28页
    2.1 压缩感知基本理论第17-21页
        2.1.1 压缩感知基本模型第17-18页
        2.1.2 原始信号的稀疏性第18页
        2.1.3 观测矩阵满足的条件第18-19页
        2.1.4 重构算法第19-21页
    2.2 调制宽带转换器框架第21-27页
        2.2.1 调制宽带转换器系统模型第21-26页
        2.2.2 信号重构方案第26-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 基于平滑0范数的多频带信号重构算法第28-39页
    3.1 引言第28页
    3.2 平滑0范数算法第28-34页
        3.2.1 稀疏梯度投影算法第28-29页
        3.2.2 平滑范数算法具体描述第29-32页
        3.2.3 平滑范数算法仿真实验第32-34页
    3.3 用于 MWC 的改进平滑0范数算法第34-38页
        3.3.1 算法步骤第34-35页
        3.3.2 算法分析第35-36页
        3.3.3 仿真实验第36-38页
        3.3.4 性能分析第38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于秩信息利用的多频带信号重构算法第39-59页
    4.1 引言第39页
    4.2 经典的贪婪迭代算法第39-43页
        4.2.1 匹配追踪算法第39-41页
        4.2.2 正交匹配追踪法第41-42页
        4.2.3 同步正交匹配追踪法第42-43页
    4.3 RA-ORMP 算法第43-47页
        4.3.1 算法步骤第43-44页
        4.3.2 仿真实验第44-47页
    4.4 基于 RA-ORMP 的多频带信号重构算法第47-54页
        4.4.1 信号的子空间分解第47-51页
        4.4.2 用于 MWC 的改进 RA-ORMP 算法第51-53页
        4.4.3 改进 RA-ORMP 算法详细步骤第53-54页
    4.5 仿真实验第54-58页
    4.6 本章小结第58-59页
结论第59-61页
参考文献第61-66页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果第66-68页
致谢第68页

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