压缩感知测量矩阵的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的与意义 | 第9-11页 |
| ·本文工作与创新 | 第11页 |
| ·本文结构安排 | 第11-14页 |
| 第二章 压缩感知观测 | 第14-26页 |
| ·压缩感知基本理论 | 第14-18页 |
| ·压缩感知数学模型 | 第15-16页 |
| ·压缩感知测量矩阵的要求 | 第16-17页 |
| ·测量矩阵设计的几个关键问题 | 第17-18页 |
| ·常用的测量矩阵 | 第18-20页 |
| ·随机高斯测量矩阵 | 第18页 |
| ·随机贝努利测量矩阵 | 第18-19页 |
| ·部分哈达玛测量矩阵 | 第19页 |
| ·部分正交测量矩阵 | 第19页 |
| ·稀疏随机测量矩阵 | 第19-20页 |
| ·托普利兹(Toeplitz)和循环测量矩阵 | 第20页 |
| ·几种优化的测量矩阵 | 第20-24页 |
| ·基于QR分解的优化测量矩阵 | 第20-21页 |
| ·基于最优投影的优化测量矩阵 | 第21-22页 |
| ·基于有效投影的优化测量矩阵 | 第22-23页 |
| ·基于耦合观测的优化测量矩阵 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于混沌序列的测量矩阵的设计 | 第26-42页 |
| ·混沌系统简介 | 第26-28页 |
| ·基于离散混沌序列的测量矩阵的设计 | 第28-32页 |
| ·Logistic映射系统 | 第28-29页 |
| ·Tent映射系统 | 第29-30页 |
| ·Cat映射系统 | 第30-31页 |
| ·混沌测量矩阵的设计 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-41页 |
| ·一维时域稀疏信号的仿真实验及分析 | 第32-34页 |
| ·一维频域稀疏信号的仿真实验及分析 | 第34-35页 |
| ·二维图像的仿真实验及分析 | 第35-40页 |
| ·测量矩阵与稀疏字典的相关性 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进脉冲余弦变换的自适应压缩采样 | 第42-60页 |
| ·Contourlet变换 | 第42-45页 |
| ·视觉显著图的提取 | 第45-47页 |
| ·基于Itti-Koch模型的显著图提取 | 第45-46页 |
| ·基于PCOT的显著图提取 | 第46-47页 |
| ·基于PCOT的自适应压缩采样 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于多尺度支撑值变换的自适应压缩采样 | 第60-78页 |
| ·多尺度支撑值变换(MSVT) | 第60-64页 |
| ·支撑矢量机(SVM) | 第60-61页 |
| ·最小平方支撑矢量机(LS-SVM) | 第61页 |
| ·支撑值滤波器 | 第61-63页 |
| ·多尺度支撑值变换 | 第63-64页 |
| ·基于MSVT的自适应图像压缩采样 | 第64-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结和展望 | 第78-82页 |
| ·本文总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 硕士期间成果 | 第92页 |
