1-Bit压缩感知重构算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 压缩感知的发展概述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 1-Bit压缩感知的发展概述 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 1-Bit压缩感知的基本理论 | 第16-26页 |
| 2.1 压缩感知的理论基础 | 第16-19页 |
| 2.1.1 信号的稀疏变换 | 第17-18页 |
| 2.1.2 观测矩阵 | 第18页 |
| 2.1.3 重构算法 | 第18-19页 |
| 2.2 1-Bit压缩感知理论 | 第19-22页 |
| 2.2.1 一致性重构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 二进制x-稳定嵌入约束原理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 解的存在性与稀疏性 | 第22页 |
| 2.3 1-Bit压缩感知中的重构算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 固定点连续算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 二进制迭代硬阈值算法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于近似消息传递的二元迭代重加权算法 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 迭代重加权的l_1算法 | 第26-28页 |
| 3.3 二进制迭代重加权算法 | 第28-30页 |
| 3.4 基于AMP算法的BRW算法 | 第30-33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-40页 |
| 3.5.1 AMP-BRW算法重构性能分析 | 第33-37页 |
| 3.5.2 AMP-BRW算法收敛性分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 稀疏度自适应的PIHT算法 | 第41-50页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 1-Bit压缩感知中的损失函数 | 第41-42页 |
| 4.3 基于pinball损失函数算法 | 第42-43页 |
| 4.4 稀疏度自适应的PIHT算法 | 第43-44页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.5.1 PIHT算法中α参数取值实验分析 | 第45页 |
| 4.5.2 PIHT和BIHT稀疏度依赖性分析 | 第45-47页 |
| 4.5.3 步长m对SAPIHT算法性能影响分析 | 第47页 |
| 4.5.4 SAPIHT算法的性能分析 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 自适应阈值的1-Bit压缩感知算法 | 第50-59页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 BIHT-τ算法 | 第50-52页 |
| 5.3 AT-BIHT算法 | 第52-53页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第53-58页 |
| 5.4.1 随机信号实验 | 第53-55页 |
| 5.4.2 实际信号实验 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
