| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第8页 |
| 1.2 压缩感知在国内外的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 压缩感知理论框架 | 第11-20页 |
| 2.1 压缩感知基本原理 | 第12页 |
| 2.2 压缩感知的内容 | 第12-18页 |
| 2.2.1 稀疏信号的表示 | 第13-15页 |
| 2.2.2 有限等距条件 | 第15-16页 |
| 2.2.3 观测矩阵的设计 | 第16-17页 |
| 2.2.4 信号的重构 | 第17-18页 |
| 2.3 压缩感知技术的实际应用 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 压缩感知重构算法 | 第20-30页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 凸优化算法 | 第20-21页 |
| 3.3 贪婪算法 | 第21-25页 |
| 3.3.1 正交匹配追踪(OMP)算法 | 第21-22页 |
| 3.3.2 正则化正交匹配追踪(ROMP)算法 | 第22-23页 |
| 3.3.3 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法 | 第23-24页 |
| 3.3.4 广义正交匹配追踪(GOMP)算法 | 第24-25页 |
| 3.4 几种典型贪婪算法的仿真分析 | 第25-28页 |
| 3.5 GOMP算法在二维图像中的重构 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于Dice系数准则的广义正交匹配追踪算法 | 第30-44页 |
| 4.1 引言 | 第30-32页 |
| 4.1.1 相似性度量方法 | 第30-32页 |
| 4.2 算法分析 | 第32-38页 |
| 4.2.1 内积法和Dice系数准则的仿真比较 | 第32-33页 |
| 4.2.2 信号重构成功率 | 第33-36页 |
| 4.2.3 信号重构误差 | 第36-37页 |
| 4.2.4 信号重构时间的比较 | 第37-38页 |
| 4.3 DGOMP算法对二维图像的重构 | 第38-40页 |
| 4.4 DROMP算法对二维图像的重构 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 研究生期间科研成果 | 第50页 |