| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 压缩感知研究方向 | 第10-13页 |
| 1.2.1 重构算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 测量矩阵 | 第12-13页 |
| 1.3 压缩感知测量矩阵研究存在的问题 | 第13页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 压缩感知理论基础及应用 | 第15-24页 |
| 2.1 压缩感知理论基本原理 | 第15-17页 |
| 2.2 压缩感知理论的主要内容 | 第17-20页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.2.2 信号的测量矩阵 | 第18-19页 |
| 2.2.3 信号的重构算法 | 第19-20页 |
| 2.3 压缩感知理论的主要应用 | 第20-23页 |
| 2.3.1 图像处理领域 | 第20-22页 |
| 2.3.2 无线电传感网络 | 第22页 |
| 2.3.3 热光源关联成像 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 常用信号测量矩阵及性能分析 | 第24-33页 |
| 3.1 常用的测量矩阵介绍 | 第24-27页 |
| 3.1.1 随机测量矩阵 | 第24-25页 |
| 3.1.2 结构化随机测量矩阵 | 第25-26页 |
| 3.1.3 确定性测量矩阵 | 第26-27页 |
| 3.2 实验仿真及分析 | 第27-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于LDPC码的图像压缩感知测量矩阵研究 | 第33-44页 |
| 4.1 LDPC码的基本概念 | 第33-36页 |
| 4.1.1 LDPC码的定义 | 第33-34页 |
| 4.1.2 LDPC码的二分图表示法 | 第34-35页 |
| 4.1.3 LDPC码的性质 | 第35-36页 |
| 4.2 基于有限域GF(q) 的LDPC码测量矩阵研究 | 第36-39页 |
| 4.2.1 有限域 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于有限域GF(q) 的LDPC码测量矩阵的构造方法 | 第37-39页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第44页 |
| 5.2 工作展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录A （攻读硕士学位期间发表的论文） | 第51-52页 |
| 附录B （攻读硕士学位期间参与的科研项目） | 第52-53页 |
| 附录C （攻读硕士学位期间获奖情况） | 第53页 |