基于解析稀疏模型的信号稀疏表示
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本论文的内容编排 | 第13-15页 |
| 第二章 信号的稀疏表示 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 综合稀疏表示 | 第15-18页 |
| 2.2.1 综合稀疏模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 综合字典的构造方法 | 第17-18页 |
| 2.3 解析稀疏表示 | 第18-21页 |
| 2.3.1 解析稀疏模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 解析字典的构造方法 | 第19-21页 |
| 2.3.3 解析稀疏表示的实际应用 | 第21页 |
| 2.4 小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于贪婪算法的学习字典构造 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 子集追踪算法 | 第23-24页 |
| 3.3 超平面聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.4 仿真实验 | 第26-32页 |
| 3.4.1 实验一 | 第26-28页 |
| 3.4.2 实验二 | 第28-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于优化算法的学习字典构造 | 第33-46页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 递推最小二乘算法 | 第33-35页 |
| 4.2.1 稀疏编码 | 第33-34页 |
| 4.2.2 字典更新 | 第34-35页 |
| 4.3 NESTA梯度算法 | 第35-37页 |
| 4.4 优化最小值算法 | 第37-39页 |
| 4.4.1 数学原理 | 第37-38页 |
| 4.4.2 字典更新 | 第38-39页 |
| 4.5 仿真实验 | 第39-44页 |
| 4.5.1 实验一 | 第39-41页 |
| 4.5.2 实验二 | 第41-44页 |
| 4.6 小结 | 第44-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本论文主要工作总结 | 第46-47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54页 |
