粮食信息处理中的压缩感知技术应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·压缩感知理论概述 | 第10-11页 |
| ·储粮粮情检测研究现状 | 第11-12页 |
| ·粮食害虫的计算机视觉研究现状 | 第12页 |
| ·研究内容与章节结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知理论基础 | 第14-27页 |
| ·压缩感知数学模型 | 第14-15页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第15-18页 |
| ·傅里叶变换 | 第15-16页 |
| ·小波分析变换 | 第16-17页 |
| ·离散余弦变换理论 | 第17页 |
| ·K-L变换 | 第17-18页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第18-19页 |
| ·重构算法设计 | 第19-22页 |
| ·压缩感知应用 | 第22-26页 |
| ·压缩感知应用简介 | 第22页 |
| ·压缩感知应用于图像去噪 | 第22-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于压缩感知的储粮温度信息处理 | 第27-42页 |
| ·基于Zigbee技术的粮仓温度的获取 | 第27-34页 |
| ·系统框图 | 第27-29页 |
| ·系统硬件实现 | 第29-32页 |
| ·星型网络实现的软件模块 | 第32-34页 |
| ·基于压缩感知的储粮温度信号处理 | 第34-38页 |
| ·储粮温度在不同变换域下稀疏效果 | 第34-37页 |
| ·不同稀疏域的误差分析实验 | 第37-38页 |
| ·基于有限反馈压缩感知的储粮信息监控差错控制方法 | 第38-41页 |
| ·系统模型 | 第38-40页 |
| ·储粮温度信息有限反馈实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于压缩感知的的储粮害虫识别模型构建研究 | 第42-48页 |
| ·图像预处理及特征提取 | 第42-43页 |
| ·图像预处理 | 第42页 |
| ·特征提取 | 第42-43页 |
| ·稀疏表征识别理论基础 | 第43页 |
| ·构建满足RIP条件的特征字典 | 第43-44页 |
| ·理论证明 | 第44-46页 |
| ·RIP条件的证明 | 第44-45页 |
| ·基于RIP条件下带噪分类的数学模型 | 第45-46页 |
| ·实验方案及仿真结果分析 | 第46-47页 |
| ·实验数据及评价标准 | 第46页 |
| ·本文字典与其他字典的性能比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于压缩感知的害虫分类重构算法研究 | 第48-53页 |
| ·凸优化算法及重构模型 | 第48页 |
| ·贪婪算法及重构模型 | 第48-49页 |
| ·组合算法 | 第49-50页 |
| ·理论基础 | 第49页 |
| ·基于OMP及的组合算法模型 | 第49-50页 |
| ·仿真分析 | 第50-52页 |
| ·实验数据及评价标准 | 第50页 |
| ·OMP算法与算法分类性能比较实验 | 第50-51页 |
| ·性能比较实验 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53-54页 |
| ·进一步研究工作与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及研究成果 | 第60页 |
