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基于压缩感知的几种数据流重建方法

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-14页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·数据流压缩方法研究现状第11-12页
   ·本文主要研究内容介绍第12-13页
   ·本论文结构第13-14页
第2章 基础知识第14-25页
   ·计数器链第14-16页
     ·计数器链的结构模型第14-15页
     ·计数器链的参数选择第15-16页
     ·二分图与计数器链第16页
   ·LDPC码的性质及TANNER图第16-20页
     ·线性分组码第16-17页
     ·二元LDPC码的构造及Tanner图第17-19页
     ·BP解码方法第19-20页
   ·压缩感知第20-24页
     ·压缩感知的基本原理第20-21页
     ·稀疏表示第21-22页
     ·测量矩阵的选择第22-23页
     ·压缩感知的重建算法第23-24页
   ·本章小节第24-25页
第3章 具有局部编码解码性质的数据流压缩方法第25-39页
   ·引言第25-26页
   ·问题描述第26-28页
     ·数据流处理过程第26页
     ·稀疏图第26-27页
     ·Hash函数的选择第27-28页
   ·局部编码算法第28页
   ·动态更新稀疏图局部解码算法第28-32页
     ·求溢出子程序第28-29页
     ·信息传送算法第29-30页
     ·动态更新稀疏图局部解码算法第30页
     ·局部编码解码示例第30-32页
   ·计算机仿真实验第32-38页
     ·局部编码过程第32-33页
     ·局部解码过程第33-38页
     ·仿真分析第38页
   ·本章小节第38-39页
第4章 基于置信传播的数据流重建方法第39-45页
   ·引言第39页
   ·问题描述第39-41页
   ·多层CS-BP的原理第41-42页
     ·CS与BP算法的结合第41页
     ·多层CS-BP算法第41-42页
   ·计算机仿真实验第42-43页
     ·模型建立第42页
     ·仿真结果第42-43页
   ·本章小结第43-45页
第5章 基于加权L1/2正则化法的数据流重建方法第45-53页
   ·引言第45页
   ·范数的选择概述第45-47页
     ·最小l0范数和l1范数模型第46页
     ·最小l1/2范数模型第46-47页
     ·各个范数模型重建性能分析第47页
   ·问题描述第47页
   ·加权L1/2正则化算法第47-49页
   ·计算机仿真验证第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第6章 总结与展望第53-55页
   ·论文工作总结第53-54页
   ·论文工作展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页
附录第59页

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