| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 压缩感知理论发展及国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容及结构安排 | 第17-20页 |
| 第二章 压缩感知原理及应用 | 第20-30页 |
| 2.1 压缩感知的基本原理 | 第20-24页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信号的重构算法 | 第22-24页 |
| 2.2 压缩感知的应用 | 第24-25页 |
| 2.3 测量矩阵的构造方法 | 第25-29页 |
| 2.3.1 测量矩阵应具有的性质 | 第25-26页 |
| 2.3.2 现有常用测量矩阵 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 一种新型结构的压缩感知块稀疏循环移位矩阵 | 第30-46页 |
| 3.1 新型块稀疏循环移位矩阵的结构 | 第30-32页 |
| 3.2 新型块稀疏循环移位矩阵满足RIP | 第32-38页 |
| 3.3 矩阵特性分析 | 第38-39页 |
| 3.4 仿真结果 | 第39-44页 |
| 3.4.1 仿真验证块稀疏循环移位矩阵满足RIP条件 | 第39-40页 |
| 3.4.2 块稀疏循环移位矩阵性能仿真 | 第40-43页 |
| 3.4.3 块稀疏循环移位矩阵行权重优化及仿真 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 块稀疏循环移位矩阵在医学图像上的应用 | 第46-54页 |
| 4.1 适用于图像的块稀疏循环移位矩阵的结构 | 第46-48页 |
| 4.2 基于图像分块处理的压缩感知算法 | 第48-50页 |
| 4.3 仿真结果 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究结论 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |