矿山数据压缩采集与重建方法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| Extended Abstract | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| Contents | 第13-15页 |
| 图清单 | 第15-19页 |
| 表清单 | 第19-21页 |
| 变量注释表 | 第21-24页 |
| 1 绪论 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·研究背景与意义 | 第24-28页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第28-37页 |
| ·论文的主要研究内容及创新点 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 2 压缩感知理论 | 第40-62页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·压缩感知数学模型 | 第40页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第40-43页 |
| ·稀疏观测理论 | 第43-50页 |
| ·稀疏信号重建 | 第50-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 3 混沌观测矩阵研究 | 第62-76页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·信号重建评估指标 | 第62-63页 |
| ·混沌观测矩阵 | 第63-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 4 StORCP 重建算法研究 | 第76-88页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·基于残差收敛的分段正交追踪(STORCP)算法 | 第76-79页 |
| ·StORCP 相关实验 | 第79-87页 |
| ·StORCP 算法重建性能分析 | 第87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 5 CCBAM 观测及重建算法研究 | 第88-127页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·压缩观测应用问题 | 第88-91页 |
| ·基于系数贡献度的自适应观测矩阵 | 第91-99页 |
| ·CCBAM 相关实验 | 第99-120页 |
| ·增强 CCBAM 算法 | 第120-126页 |
| ·小结 | 第126-127页 |
| 6 多尺度 1-bit 压缩感知算法研究 | 第127-143页 |
| ·引言 | 第127页 |
| ·矿山物联网面临的挑战 | 第127-131页 |
| ·多尺度 1-bit 压缩感知算法 | 第131-142页 |
| ·小结 | 第142-143页 |
| 7 结论与展望 | 第143-146页 |
| ·结论 | 第143-144页 |
| ·展望 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-159页 |
| 附录 | 第159-160页 |
| 作者简历 | 第160-164页 |
| 学位论文数据集 | 第164页 |
