| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·压缩感知理论框架及研究现状 | 第9-12页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第10-11页 |
| ·信号的观测矩阵 | 第11页 |
| ·信号的重构算法 | 第11-12页 |
| ·本文研究意义和主要工作 | 第12-14页 |
| ·本文的内容结构 | 第14-16页 |
| 第二章 压缩感知重构算法和遗传进化算法理论 | 第16-24页 |
| ·压缩感知重构算法回顾 | 第16-18页 |
| ·遗传进化算法原理及特性 | 第18-24页 |
| ·遗传算法及原理 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的操作过程 | 第19-22页 |
| ·遗传算法特点及其应用 | 第22-24页 |
| 第三章 基于分块冗余字典和遗传进化的压缩感知重构框架 | 第24-38页 |
| ·冗余字典研究现状 | 第24-26页 |
| ·Ridgelet冗余字典 | 第25-26页 |
| ·基于冗余字典的压缩感知重构关键理论 | 第26-27页 |
| ·基于分块的冗余字典压缩感知重构理论框架 | 第27-28页 |
| ·遗传进化实现策略 | 第28-30页 |
| ·遗传算法优势 | 第28-29页 |
| ·遗传进化实现 | 第29-30页 |
| ·分块相似性测量分析 | 第30-38页 |
| ·图像非局部自相似性及其应用 | 第30-35页 |
| ·放射传播聚类算法及应用 | 第35-38页 |
| 第四章 基于Ridgelet冗余字典和遗传进化压缩感知重构 | 第38-64页 |
| ·基于Ridgelet冗余字典的正交匹配追踪CS重构算法 | 第38页 |
| ·基于Ridgelet冗余字典和单个测量遗传进化的CS重构算法 | 第38-45页 |
| ·算法流程及框图 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·实验仿真及分析 | 第40-45页 |
| ·基于Ridgelet冗余字典和相似测量共同遗传进化的CS重构算法 | 第45-51页 |
| ·算法流程及框图 | 第45-46页 |
| ·算法描述 | 第46-47页 |
| ·实验仿真及分析 | 第47-51页 |
| ·基于Ridgelet冗余字典和遗传进化的CS重构算法 | 第51-62页 |
| ·滤波和凸集投影操作 | 第51-52页 |
| ·算法流程及框架 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-55页 |
| ·实验仿真及分析 | 第55-62页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文工作总结 | 第64-65页 |
| ·工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 研究成果 | 第74页 |
