| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及应用概述 | 第15-16页 |
| 1.3 论文架构与内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 压缩感知理论的基础知识 | 第18-24页 |
| 2.1 压缩感知的基本框架 | 第18页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第18-19页 |
| 2.3 观测矩阵的设计 | 第19-20页 |
| 2.4 常见的重构模型 | 第20-24页 |
| 2.4.1 最小L0-范数模型 | 第20-21页 |
| 2.4.2 最小L1-范数模型 | 第21-22页 |
| 2.4.3 最小全变分模型 | 第22-24页 |
| 第三章 凸松弛算法及改进的非单调BB梯度法 | 第24-34页 |
| 3.1 凸松弛算法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 投影梯度法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 非单调Barzilai-Borwein梯度法 | 第25-27页 |
| 3.2 非单调线搜索方法 | 第27-29页 |
| 3.3 改进的非单调线搜索BB梯度法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 基于改进的非单调线搜索法的MNBBL1算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 MNBBL1算法的收敛性分析 | 第30页 |
| 3.3.3 实验结果分析及讨论 | 第30-34页 |
| 第四章 新非单调线搜索BB梯度法 | 第34-44页 |
| 4.1 基于新非单调线搜索法的NNBBL1算法 | 第34-35页 |
| 4.2 NNBBL1算法的收敛性分析 | 第35-37页 |
| 4.3 实验结果分析及讨论 | 第37-44页 |
| 4.3.1 第一类实验 | 第37-38页 |
| 4.3.2 第二类实验 | 第38-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |