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压缩感知中结构化测量矩阵与编码算法的研究

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 完成的工作及论文的结构第14-15页
第二章 测量矩阵理论基础第15-30页
    2.1 压缩感知数学模型第15-19页
    2.2 测量矩阵设计基础第19-23页
        2.2.1 零空间性质第19-20页
        2.2.2 约束等距性第20-21页
        2.2.3 非相干性第21-22页
        2.2.4 弱化的约束等距性第22-23页
        2.2.5 实际应用中的测量矩阵第23页
    2.3 常用测量矩阵介绍第23-29页
        2.3.1 高斯随机测量矩阵第23页
        2.3.2 Bernoulli随机测量矩阵第23-24页
        2.3.3 结构化测量矩阵第24-26页
        2.3.4 部分正交测量矩阵第26-27页
        2.3.5 多项式测量矩阵第27页
        2.3.6 随机稀疏测量矩阵第27-28页
        2.3.7 基于信道编码的测量矩阵第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于广义轮换矩阵的矩阵设计第30-45页
    3.1 测量矩阵常用优化方法第30-34页
        3.1.1 Elad优化方法第30-32页
        3.1.2 梯度下降法第32页
        3.1.3 基于等角紧框架的优化方法第32-34页
    3.2 广义轮换矩阵第34页
    3.3 广义二进制轮换矩阵第34-36页
        3.3.1 广义二进制轮换矩阵的构造第34-35页
        3.3.2 GBR测量矩阵相干性分析第35-36页
    3.4 伪随机广义二进制轮换矩阵第36-38页
        3.4.1 伪随机数列定义及性质第36-37页
        3.4.2 伪随机广义二进制轮换矩阵的构造第37页
        3.4.3 几种特殊的PGBR测量矩阵第37-38页
    3.5 SL0重构算法第38-40页
    3.6 实验仿真及结果分析第40-44页
    3.7 本章小结第44-45页
第四章 基于多层分块自适应压缩感知的图像编解码方法第45-57页
    4.1 图像块分类第45-48页
    4.2 自适应压缩感知第48页
    4.3 基于分块OSTM的自适应分块压缩感知算法第48-50页
    4.4 多层分块自适应压缩感知编解码方法第50-51页
    4.5 OMP重构算法第51页
    4.6 仿真实验及结果分析第51-56页
    4.7 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
    5.1 本文总结第57页
    5.2 展望第57-59页
参考文献第59-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-65页
致谢第65-66页

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