| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第8-10页 |
| 1.2.1 压缩感知理论和传统信息压缩理论 | 第9页 |
| 1.2.2 压缩感知发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 压缩感知的应用 | 第10页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第10-11页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 压缩感知理论简介 | 第13-30页 |
| 2.1 压缩感知理论框架 | 第13-14页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第14-16页 |
| 2.3 测量矩阵的设计 | 第16-17页 |
| 2.4 压缩感知重构算法 | 第17-27页 |
| 2.4.1 匹配追踪算法 | 第18-24页 |
| 2.4.2 凸松弛算法 | 第24-26页 |
| 2.4.3 组合算法 | 第26-27页 |
| 2.5 OMP、ROMP、CoSaMP、SP、SAMP 算法对比分析 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于经验模态分解的压缩感知 | 第30-47页 |
| 3.1 EMD 方法概况 | 第30页 |
| 3.2 EMD 方法原理 | 第30-38页 |
| 3.2.1 本征模函数 | 第31页 |
| 3.2.2 瞬时频率 | 第31-32页 |
| 3.2.3 EMD 分解的过程 | 第32-36页 |
| 3.2.4 完备性和正交性 | 第36-38页 |
| 3.3 基于 EMD 的压缩感知重构算法 | 第38-45页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第38-40页 |
| 3.3.2 算法性能分析 | 第40-41页 |
| 3.3.3 算法仿真比较 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 块稀疏信号重构算法 | 第47-67页 |
| 4.1 块稀疏信号 | 第47-49页 |
| 4.1.1 块稀疏度 | 第47-48页 |
| 4.1.2 块相干性 | 第48-49页 |
| 4.2 典型块稀疏信号重构算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 块稀疏匹配追踪算法（BMP） | 第50页 |
| 4.2.2 块稀疏正交匹配追踪算法（BOMP） | 第50-51页 |
| 4.3 采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法（BOMMP） | 第51-62页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第52-53页 |
| 4.3.2 算法性能分析 | 第53-55页 |
| 4.3.3 算法重构原信号的充分条件 | 第55-58页 |
| 4.3.4 算法仿真比较 | 第58-62页 |
| 4.4 基于 EMD 的 BOMMP 算法 | 第62-66页 |
| 4.4.1 算法流程 | 第62-63页 |
| 4.4.2 算法仿真比较 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |