压缩感知理论及其算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·研究背景与现状 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·本文的主要内容和结构 | 第10-12页 |
| 第二章 压缩感知理论基础 | 第12-20页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第12-14页 |
| ·压缩感知问题的描述 | 第14-15页 |
| ·测量矩阵的设计 | 第15-16页 |
| ·重建算法 | 第16-18页 |
| ·压缩感知的应用 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 测量矩阵的设计 | 第20-35页 |
| ·测量矩阵设计的基础 | 第20-28页 |
| ·等距约束性 | 第20-24页 |
| ·非相干性 | 第24-28页 |
| ·基于RIP的测量矩阵的设计 | 第28-33页 |
| ·随机矩阵 | 第29-30页 |
| ·确定性矩阵 | 第30-32页 |
| ·结构性矩阵 | 第32-33页 |
| ·仿真实验 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 稀疏信号重建 | 第35-44页 |
| ·重建算法的设计 | 第35-39页 |
| ·松弛方法 | 第35-36页 |
| ·贪婪方法 | 第36-37页 |
| ·非凸方法 | 第37页 |
| ·迭代闽值方法 | 第37-39页 |
| ·低复杂度的压缩感知算法 | 第39-43页 |
| ·匹配追踪算法 | 第39-41页 |
| ·正交匹配追踪算法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 测量矩阵的训练 | 第44-56页 |
| ·基于k-累积增量的压缩感知 | 第44-49页 |
| ·超完备字典 | 第44-45页 |
| ·k-累积增量约束界的估计 | 第45-49页 |
| ·采用迭代投影方法的测量矩阵训练算法 | 第49-52页 |
| ·算法的思想 | 第50-51页 |
| ·算法的推导 | 第51-52页 |
| ·仿真实验 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·本文总结 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
