| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 压缩感知应用实例 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智能摄像节点发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.3 物联网方案设计 | 第13-14页 |
| 1.3 压缩感知应用 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 压缩感知基本原理 | 第18-30页 |
| 2.1 压缩感知概述 | 第18-20页 |
| 2.2 稀疏表示 | 第20-22页 |
| 2.3 观测矩阵 | 第22-24页 |
| 2.4 重构算法 | 第24-29页 |
| 2.4.1 OMP算法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 SAMP算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 系统总体结构和硬件设计 | 第30-42页 |
| 3.1 系统的功能和参数 | 第30-31页 |
| 3.2 系统总体结构 | 第31页 |
| 3.3 图像采集节点硬件设计 | 第31-35页 |
| 3.3.1 压缩感知算法处理模块硬件选型 | 第31-33页 |
| 3.3.2 节点整体硬件结构 | 第33-35页 |
| 3.4 节点外围硬件选型与硬件整合方案 | 第35-37页 |
| 3.4.1 图像采集模块选型 | 第35-36页 |
| 3.4.2 供电模块设计 | 第36-37页 |
| 3.5 无线通信协议的选择与设计 | 第37-41页 |
| 3.5.1 无线通信协议对比与选型 | 第37-39页 |
| 3.5.2 nRF24L01组网方案设计 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 系统软件设计 | 第42-56页 |
| 4.1 图像压缩感知算法的实现 | 第42-48页 |
| 4.1.1 软件开发环境的搭建与软件描述 | 第42-45页 |
| 4.1.2 自动拍照功能的实现与程序设计 | 第45-46页 |
| 4.1.3 压缩感知图像算法编解码程序设计 | 第46-48页 |
| 4.2 nRF24L01无线组网程序设计 | 第48-51页 |
| 4.2.1 nRF24L01终端节点程序设计 | 第48-50页 |
| 4.2.2 nRF24L01汇聚节点程序设计 | 第50-51页 |
| 4.3 将节点连接至云 | 第51-55页 |
| 4.3.1 Linux下curl工具的运用 | 第51-52页 |
| 4.3.2 观测值上传程序设计 | 第52-53页 |
| 4.3.3 节点与Thingspeak连接及程序设计 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 整体系统测试 | 第56-63页 |
| 5.1 系统测试 | 第56-62页 |
| 5.2 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |