| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 压缩感知的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要内容与结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第13-22页 |
| 2.1 主要思想 | 第13-14页 |
| 2.2 问题设定 | 第14-16页 |
| 2.3 压缩感知的关键技术 | 第16-19页 |
| 2.3.1 信号稀疏表示 | 第16页 |
| 2.3.2 观测矩阵 | 第16-18页 |
| 2.3.3 信号重构 | 第18-19页 |
| 2.4 压缩感知的应用 | 第19-21页 |
| 2.4.1 纠错 | 第19-20页 |
| 2.4.2 图像 | 第20页 |
| 2.4.3 雷达 | 第20页 |
| 2.4.4 天文学 | 第20-21页 |
| 2.5 压缩感知理论的不足 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 压缩感知重构算法 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 凸优化算法 | 第22-23页 |
| 3.2.1 基追踪(BP)算法 | 第22-23页 |
| 3.3 贪婪算法 | 第23-32页 |
| 3.3.0 匹配追踪(MP)算法 | 第24-26页 |
| 3.3.1 正交匹配追踪(OMP)算法 | 第26-28页 |
| 3.3.2 正则化正交匹配追踪(ROMP)算法 | 第28页 |
| 3.3.3 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法 | 第28-30页 |
| 3.3.4 分段正交匹配追踪(StOMP)算法 | 第30-31页 |
| 3.3.5 广义正交匹配追踪(GOMP)算法 | 第31-32页 |
| 3.4 几种典型重构算法的仿真实验 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于傅里叶共轭对称性的广义正交匹配追踪算法 | 第36-45页 |
| 4.0 引言 | 第36页 |
| 4.1 问题的提出 | 第36页 |
| 4.2 傅里叶共轭对称性 | 第36-37页 |
| 4.3 基于傅里叶共轭对称性的广义正交匹配追踪算法 | 第37-39页 |
| 4.4 实验仿真结果 | 第39-44页 |
| 4.4.1 重构效果仿真 | 第39-41页 |
| 4.4.2 抗噪性能仿真 | 第41-42页 |
| 4.4.3 低信噪比下算法的重构性能 | 第42-43页 |
| 4.4.4 算法重构时间的比较 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第52页 |