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1-BIT压缩感知算法及其应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
主要缩略词对照表第12-13页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究工作的背景第13-14页
    1.2 国内外研究历史与现状第14-18页
        1.2.1 压缩感知理论的国内外研究现状第14-16页
        1.2.2 量化压缩感知理论的国内外研究现状第16-18页
        1.2.3 1-Bit压缩感知的应用研究现状第18页
    1.3 本文研究意义第18-19页
    1.4 本文主要内容第19-21页
第二章 1-BIT压缩感知理论第21-45页
    2.1 压缩感知理论第21-24页
        2.1.1 非相干采样第21-22页
        2.1.2 严格等距性条件第22-23页
        2.1.3 信号重构性能第23页
        2.1.4 测量数第23-24页
    2.2 量化压缩感知第24-25页
    2.3 1-BIT压缩感知理论第25-30页
        2.3.1一致性重构第25-26页
        2.3.2 无噪声情况下的重构性能第26-28页
        2.3.3 二元ε-稳定嵌套约束第28-29页
        2.3.4 解的存在性和稀疏性第29-30页
    2.4 1-BIT压缩感知中的信号重构算法第30-37页
        2.4.1 固定点延拓算法第30-31页
        2.4.2 二元迭代硬门限算法第31-34页
        2.4.3 基于自适应野值追踪的BIHT算法第34-36页
        2.4.4 Passive算法第36-37页
    2.5 仿真实验第37-42页
        2.5.1 非噪声情况下的信号重构性能第37-41页
        2.5.2 噪声情况下的信号重构性能第41-42页
    2.6 本章小结第42-45页
第三章 基于迭代重加权的1-BIT压缩感知方法第45-60页
    3.1 基于迭代重加权的传统压缩感知方法第45-47页
    3.2 基于迭代重加权的1-BIT压缩感知算法第47-55页
        3.2.1 二元迭代重加权算法第47-50页
        3.2.2 仿真实验第50-55页
    3.3 TWO-LEVEL l_1 范数最小化方法第55-58页
        3.3.1 二元Two-level l_1 范数最小化方法第55-58页
        3.3.2 实验仿真第58页
    3.4 本章小结第58-60页
第四章 基于PINBALL损失函数的1-BIT压缩感知方法第60-75页
    4.1 1-BIT压缩感知中的损失函数第60-61页
    4.2 PINBALL损失函数第61-62页
    4.3 基于PINBALL损失函数的1-BIT压缩感知方法第62-73页
        4.3.1 PIHT方法及分析第62-68页
        4.3.2 ep-SVM方法第68-73页
            4.3.2.1 对偶问题第68-70页
            4.3.2.2 对偶坐标上升算法第70-71页
            4.3.2.3 实验仿真第71-73页
    4.4 本章小结第73-75页
第五章 基于矩阵素描的1-BIT矩阵压缩感知方法第75-93页
    5.1 稀疏矩阵素描第75-78页
    5.2 基于矩阵素描的1-BIT矩阵压缩感知第78-84页
        5.2.1 基于矩阵素描的1-Bit矩阵压缩感知模型第78-80页
        5.2.2 MSBIHT算法及分析第80-81页
        5.2.3 实验仿真第81-84页
    5.3 MSPIHT算法第84-90页
        5.3.1 MSPIHT算法第87-88页
        5.3.2 仿真实验第88-90页
    5.4 本章小结第90-93页
第六章 基于EP-SVM的矩阵重构方法第93-101页
    6.1 二维PASSIVE算法第93-94页
    6.2 2D EP-SVM算法及分析第94-97页
    6.3 实验仿真第97-100页
    6.4 本章小结第100-101页
第七章 全文总结和展望第101-103页
    7.1 全文总结第101-102页
    7.2 工作展望第102-103页
致谢第103-104页
参考文献第104-112页
攻读博士学位期间取得的成果第112-113页

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