分块压缩感知方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 压缩感知研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 压缩感知研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 分块压缩感知研究进展 | 第15页 |
| 1.2.3 基于压缩感知的传感器网络研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术 | 第18-28页 |
| 2.1 图像信号的显著性 | 第18页 |
| 2.2 压缩感知 | 第18-23页 |
| 2.2.1 压缩感知数学模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 信号的稀疏表示 | 第20-21页 |
| 2.2.3 压缩感知的测量方法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 压缩感知的重构 | 第23页 |
| 2.3 分块压缩感知 | 第23-25页 |
| 2.3.1 分块压缩感知理论 | 第23-24页 |
| 2.3.2 分块压缩感知原理 | 第24-25页 |
| 2.4 无线传感器网络 | 第25-26页 |
| 2.4.1 无线传感器网络定义 | 第25页 |
| 2.4.2 无线传感器网络的结构 | 第25-26页 |
| 2.4.3 无线传感器网络中传感器节点的限制 | 第26页 |
| 2.5 小结 | 第26页 |
| 2.6 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第3章 基于显著性的图像分块压缩感知 | 第28-41页 |
| 3.1 引言 | 第28-32页 |
| 3.1.1 图像的显著性 | 第28-29页 |
| 3.1.2 DCT变换 | 第29-30页 |
| 3.1.3 块效应及其产生原因 | 第30-32页 |
| 3.2 基于显著性的图像均匀分块压缩感知方法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 Landweber迭代重构法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 压缩感知的测量端 | 第33-34页 |
| 3.2.3 压缩感知的重构端 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第35-39页 |
| 3.3.1 算法实例 | 第36-38页 |
| 3.3.2 重构质量 | 第38-39页 |
| 3.3.3 重构时间 | 第39页 |
| 3.4 小结 | 第39-41页 |
| 第4章 传感器网络分块压缩感知方法 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41-45页 |
| 4.2 传感网中分块压缩感知算法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 DCT变换应用在传感器网络压缩感知 | 第45-46页 |
| 4.2.2 多层网络拓扑结构 | 第46-47页 |
| 4.2.3 分块压缩感知在多层网络拓扑结构上 | 第47-48页 |
| 4.2.4 压缩比分析 | 第48-49页 |
| 4.2.5 能耗分析 | 第49-50页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第50-57页 |
| 4.3.1 性能指标 | 第50页 |
| 4.3.2 实验数据 | 第50-51页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第51-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第65页 |
