| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 广义近似消息传递的发展概述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 压缩重构算法的发展概述 | 第13页 |
| 1.2.3 相位恢复的发展概述 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 压缩相位恢复与GAMP的基本理论 | 第16-26页 |
| 2.1 压缩感知与相位恢复问题 | 第16-19页 |
| 2.1.1 压缩感知基础 | 第16页 |
| 2.1.2 相位恢复基础 | 第16-19页 |
| 2.2 广义近似消息传递算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 用于MAP估计的Max-Sum GAMP | 第20-22页 |
| 2.2.2 用于MMSE估计的Sum-Product GAMP | 第22-23页 |
| 2.3 基于GAMP的压缩相位恢复 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于匹配追踪与GAMP的信号重构 | 第26-37页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于匹配追踪的GAMP算法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 MPGAMP算法的推导及描述 | 第26-28页 |
| 3.2.2 算法的收敛性与占用内存率 | 第28-29页 |
| 3.3 基于广义正交匹配追踪的GAMP算法 | 第29-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于卡通纹理与GAMP的相位恢复 | 第37-52页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于卡通-纹理模型的prGAMP算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 基于双树复数小波的prGAMP去噪算子 | 第37-38页 |
| 4.2.2 基于全变差的prGAMP去噪算子 | 第38-39页 |
| 4.2.3 C-T D-prGAMP的算法实现 | 第39-41页 |
| 4.3 基于双阶段去噪的prGAMP算法 | 第41-43页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 4.4.1 算法重构性能比较 | 第43-49页 |
| 4.4.2 算法的收敛性 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于自适应阻尼GAMP的相位恢复 | 第52-67页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于自适应阻尼的C-T D-prGAMP算法 | 第52-57页 |
| 5.2.1 自适应阻尼广义近似消息传递算法 | 第52-55页 |
| 5.2.2 C-T ADD-prGAMP的算法实现 | 第55-57页 |
| 5.3 2-stage ADD-prGAMP的算法实现 | 第57-58页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第58-66页 |
| 5.4.1 算法重构性能比较 | 第58-64页 |
| 5.4.2 算法收敛性 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
