基于联合智能算法和MP的信号稀疏分解
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外稀疏分解研究的动态 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 MP算法和智能算法的概述 | 第14-21页 |
| ·MP算法的基本理论简介 | 第14-16页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第14-15页 |
| ·匹配追踪 | 第15-16页 |
| ·信号稀疏分解中的原子特性 | 第16-18页 |
| ·基于智能计算的信号稀疏分解 | 第18-19页 |
| ·智能算法的联合 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于禁忌遗传算法的信号稀疏分解 | 第21-44页 |
| ·遗传算法 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的基本工作过程 | 第22页 |
| ·遗传算法的优点和缺点 | 第22-23页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第23-26页 |
| ·禁忌搜索的基本原理 | 第23-24页 |
| ·禁忌搜索算法的基本流程 | 第24-26页 |
| ·禁忌搜索的优缺点 | 第26页 |
| ·遗传算法和禁忌算法的联合 | 第26-28页 |
| ·基于禁忌搜索算法的信号稀疏分解 | 第28-30页 |
| ·基于禁忌遗传算法的信号稀疏分解 | 第30-43页 |
| ·遗传算法步骤 | 第30-31页 |
| ·利用TMS的信号稀疏分解 | 第31-33页 |
| ·利用TRS的信号稀疏分解 | 第33-37页 |
| ·利用TMS和TRS的信号稀疏分解 | 第37-40页 |
| ·实验结果总结 | 第40-43页 |
| ·工作展望 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于改进AFSA和GA联合的信号稀疏分解 | 第44-61页 |
| ·人工鱼群算法 | 第44-49页 |
| ·人工鱼群算法的基本原理 | 第44页 |
| ·人工鱼群算法的基本工作过程 | 第44-47页 |
| ·AFSA优缺点及参数对收敛性的影响 | 第47-49页 |
| ·人工鱼群算法和遗传算法联合 | 第49-50页 |
| ·基于改进AFSA和GA联合的信号稀疏分解 | 第50-59页 |
| ·人工鱼群算法的改进 | 第50-51页 |
| ·遗传算法步骤 | 第51-52页 |
| ·基于改进AFSA和GA联合的信号稀疏分解 | 第52-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·实验结论 | 第58页 |
| ·进化代数的设置 | 第58-59页 |
| ·工作展望 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
