| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 图表速查 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状与发展 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作与创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文内容结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 压缩感知理论简介 | 第17-35页 |
| 2.1 压缩感知理论框架 | 第17-22页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第18-19页 |
| 2.1.2 测量矩阵的设计 | 第19-20页 |
| 2.1.3 信号重构算法 | 第20-22页 |
| 2.1.4 衡量信号重构质量的标准 | 第22页 |
| 2.2 测量矩阵简介 | 第22-25页 |
| 2.2.1 常用测量矩阵 | 第23-24页 |
| 2.2.2 正交基线性表示测量矩阵 | 第24-25页 |
| 2.3 常用的几种经典信号重构方法 | 第25-34页 |
| 2.3.1 正交匹配追踪（OMP）算法 | 第25-29页 |
| 2.3.2 稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法 | 第29-32页 |
| 2.3.3 平滑l0（SL0）算法 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 一种改进的测量矩阵构造方法 | 第35-43页 |
| 3.1 测量矩阵的优化思路 | 第35-36页 |
| 3.1.1 构造测量矩阵的理论基础 | 第35页 |
| 3.1.2 实际构造测量矩阵的特点 | 第35-36页 |
| 3.2 改进的测量矩阵构造方法 | 第36-42页 |
| 3.2.1 正交基的优化选择 | 第36-37页 |
| 3.2.2 线性表示系数矩阵的选择策略 | 第37-38页 |
| 3.2.3 改进的测量矩阵构造方法 | 第38-39页 |
| 3.2.4 改进的测量矩阵应用于重构算法的仿真实验分析 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 变步长前后追踪算法的改进算法 | 第43-53页 |
| 4.1 变步长前后追踪（VsFBP）算法 | 第43-45页 |
| 4.2 变步长修正前后追踪（VsAFBP）算法 | 第45-52页 |
| 4.2.1 算法的基本思想 | 第45页 |
| 4.2.2 算法流程描述 | 第45-46页 |
| 4.2.3 仿真实验与结果分析 | 第46-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 正则化前后追踪算法 | 第53-60页 |
| 5.1 正则化正交匹配追踪算法及改进 | 第53-54页 |
| 5.1.1 正则化原子选择思想与优缺点分析 | 第53-54页 |
| 5.1.2 正则化正交匹配追踪算法的改进 | 第54页 |
| 5.2 正则化前后追踪算法(RFBP) | 第54-59页 |
| 5.2.1 RFBP算法流程 | 第54-55页 |
| 5.2.2 仿真实验与分析 | 第55-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |