基于解析稀疏先验的逆问题研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 基于信号稀疏先验的逆问题研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 解析稀疏模型概述 | 第14-25页 |
| 2.1 解析字典学习算法 | 第16-19页 |
| 2.2 解析模型下源信号估计方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 贪婪类算法 | 第19-22页 |
| 2.2.2 优化类算法 | 第22-23页 |
| 2.3 解析稀疏模型的应用 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于正交约束的迭代硬阈值解析字典学习算法 | 第25-35页 |
| 3.1 基于正交约束的迭代硬阈值解析字典学习 | 第25-28页 |
| 3.1.1 OIHT-ADL算法介绍 | 第25-26页 |
| 3.1.2 OIHT-ADL算法迭代过程 | 第26-28页 |
| 3.2 算法性能仿真 | 第28-34页 |
| 3.2.1 人工字典的恢复实验 | 第28-30页 |
| 3.2.2 自然图像去噪实验 | 第30-34页 |
| 3.3 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 加权分裂Bregman迭代算法 | 第35-55页 |
| 4.1 解析模型下的分裂Bregman迭代算法 | 第35-37页 |
| 4.2 加权分裂Bregman迭代算法 | 第37-45页 |
| 4.2.1 WSBI算法介绍 | 第37-39页 |
| 4.2.2 WSBI算法的收敛性证明 | 第39-45页 |
| 4.3 算法性能仿真 | 第45-54页 |
| 4.3.1 人工信号去噪实验 | 第46-47页 |
| 4.3.2 图像去噪实验 | 第47-50页 |
| 4.3.3 语音盲分离实验 | 第50-54页 |
| 4.4 小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间的成果 | 第61页 |
