基于小波模极大值点的信号稀疏表示及压缩感知重构
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-14页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·研究现状及应用 | 第12页 |
| ·本文主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 压缩感知理论及小波变换理论简介 | 第14-29页 |
| ·压缩感知理论 | 第14-20页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第15-16页 |
| ·测量矩阵的设计 | 第16-17页 |
| ·信号的重构算法 | 第17-20页 |
| ·压缩感知理论的应用 | 第20-22页 |
| ·模拟-信息采样理论 | 第20-21页 |
| ·图像融合 | 第21页 |
| ·压缩成像 | 第21-22页 |
| ·小波变换 | 第22-27页 |
| ·小波分析概述 | 第22-23页 |
| ·小波和常用小波函数 | 第23-25页 |
| ·小波变换 | 第25-27页 |
| ·信号重构质量的衡量标准 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于小波模极大值点的信号稀疏表示 | 第29-41页 |
| ·小波模极大值点的信号稀疏表示 | 第29-32页 |
| ·信号的小波变换模极大值传播特性 | 第29-30页 |
| ·小波模极大值点的信号稀疏表示 | 第30-32页 |
| ·小波模极大值的信号重构算法 | 第32-36页 |
| ·交替投影算法 | 第32-34页 |
| ·小波模极大值的信号重构算法 | 第34-36页 |
| ·仿真结果与分析 | 第36-40页 |
| ·本章算法中参数的选取 | 第36-38页 |
| ·算法结果对比 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于倒置小波树结构的回溯正交匹配追踪算法 | 第41-56页 |
| ·小波树形结构 | 第41-45页 |
| ·基于倒置小波树结构的回溯正交匹配追踪算法 | 第45-48页 |
| ·仿真结果与分析 | 第48-54页 |
| ·本章算法分析 | 第48-50页 |
| ·算法结果对比 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 5 结束语 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
