| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 | 第10-13页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第13-14页 |
| 2.1.1 无线传感器网络体系结构 | 第13页 |
| 2.1.2 无线传感器网络的数据丢失问题 | 第13-14页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第14-20页 |
| 2.2.1 稀疏表示 | 第15-17页 |
| 2.2.2 测量矩阵 | 第17-18页 |
| 2.2.3 重构算法 | 第18-20页 |
| 2.3 传统字典学习方法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于非参数贝叶斯字典学习的丢失数据插值方法 | 第23-42页 |
| 3.1 非参数贝叶斯方法 | 第23-24页 |
| 3.2 狄利克雷过程 | 第24-28页 |
| 3.2.1 狄利克雷过程的定义 | 第24页 |
| 3.2.2 狄利克雷过程的性质 | 第24-26页 |
| 3.2.3 狄利克雷过程的构建方法 | 第26-28页 |
| 3.3 基于非参数贝叶斯字典学习的丢失数据插值方法 | 第28-36页 |
| 3.3.1 非参数贝叶斯先验的构建 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于非参数贝叶斯字典学习的丢失数据插值模型 | 第29-31页 |
| 3.3.3 模型参数推断 | 第31-36页 |
| 3.4 实验仿真结果及分析 | 第36-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于结构信息的非参数贝叶斯字典学习插值方法 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于结构信息的字典学习插值方法 | 第42-44页 |
| 4.3 基于结构信息的非参数贝叶斯字典学习插值方法 | 第44-46页 |
| 4.4 实验仿真结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第50-51页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
