| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第19-20页 |
| 1.4 论文的结构 | 第20-22页 |
| 第二章 非线性压缩感知框架分析 | 第22-34页 |
| 2.1 压缩感知理论 | 第22-30页 |
| 2.1.1 压缩感知数学框架 | 第22-24页 |
| 2.1.2 信号的稀疏表示 | 第24-26页 |
| 2.1.3 观测矩阵 | 第26-29页 |
| 2.1.4 重构算法 | 第29-30页 |
| 2.2 非线性压缩感知 | 第30-33页 |
| 2.2.1 核技巧 | 第30页 |
| 2.2.2 基于核技巧的非线性压缩感知 | 第30-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于Gram矩阵观测优化的非线性压缩成像 | 第34-52页 |
| 3.1 耦合观测 | 第34-35页 |
| 3.2 基于Gram矩阵观测优化的非线性压缩感知 | 第35-40页 |
| 3.2.1 隐空间中的Gram矩阵观测优化 | 第35-39页 |
| 3.2.2 基于Gram矩阵观测优化的非线性压缩成像 | 第39-40页 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 | 第40-50页 |
| 3.3.1 实验条件 | 第40-41页 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 | 第41-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于KICA的非线性压缩成像 | 第52-64页 |
| 4.1 KICA方法简介 | 第52-55页 |
| 4.2 基于KICA的非线性压缩成像 | 第55-56页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第56-62页 |
| 4.3.1 实验条件 | 第56-57页 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 | 第57-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 基于线性核字典学习的非线性压缩成像 | 第64-74页 |
| 5.1 核字典学习 | 第64-65页 |
| 5.2 线性核字典学习方法 | 第65-68页 |
| 5.2.1 Nystr?m算法 | 第66-67页 |
| 5.2.2 线性核字典学习 | 第67-68页 |
| 5.3 基于线性核字典学习的非线性压缩成像 | 第68-69页 |
| 5.4 仿真实验与结果分析 | 第69-72页 |
| 5.4.1 实验条件 | 第69-70页 |
| 5.4.2 仿真结果与分析 | 第70-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 结论和展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |