| 学位论文数据集 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 压缩感知理论概述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 压缩感知理论的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.2.2 压缩感知理论与应用的发展趋势 | 第15-18页 |
| 1.3 管道泄漏检测信号采样压缩方法研究概述及其国内外研究趋势 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 突变平滑信号压缩感知信号采样重构方法 | 第21-35页 |
| 2.1 突变平滑信号压缩感知信号稀疏化表示方法研究 | 第21-23页 |
| 2.1.1 非正交信号稀疏化表示方法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 正交稀疏化表示方法 | 第22-23页 |
| 2.2 突变平滑信号压缩感知测量重构算法 | 第23-29页 |
| 2.2.1 测量矩阵的构建 | 第23页 |
| 2.2.2 重构算法的研究与实现 | 第23-29页 |
| 2.3 仿真实验与其性能分析 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 压缩感知多树模型稀疏化表示方法 | 第35-43页 |
| 3.1 多尺度分析与小波包变换正交基表示方法 | 第35-38页 |
| 3.2 能量阈值熵算法 | 第38-39页 |
| 3.3 压缩感知多级树模型 | 第39-42页 |
| 3.3.1 突变平滑信号小波系数特点及其稀疏信号结构特征分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2 构建压缩感知小波包多级树模型 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于压缩感知多级树模型管道泄漏检测预警信号采样重构算法 | 第43-53页 |
| 4.1 管道泄漏检测预警信号多树模型稀疏化表示方法 | 第43-44页 |
| 4.2 管道泄漏检测预警信号优化测量方法 | 第44-45页 |
| 4.3 基于多级树模型的管道泄漏检测预警信号压缩感知重构方法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 TMP压缩感知重构方法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 M-FBMP压缩感知重构方法 | 第46-48页 |
| 4.4 仿真实验与性能分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第61-63页 |
| 作者与导师简介 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64-65页 |
