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基于近似消息传递的结构化信号处理算法及应用研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
符号对照表第12-14页
第一章 绪论第14-38页
    1.1 研究背景和意义第15-32页
        1.1.1 稀疏、低秩和其他结构化模型简述第15-19页
        1.1.2 三类典型问题:压缩感知,仿射秩最小化,张量CP分解第19-24页
        1.1.3 贝叶斯和近似消息传递第24-30页
        1.1.4 研究背景及意义第30-32页
    1.2 论文主要工作及结构安排第32-38页
        1.2.1 论文研究内容及创新点第32-34页
        1.2.2 论文结构安排第34-38页
第二章 广义Turbo AMP算法框架及应用第38-74页
    2.1 引言第38-40页
    2.2 广义Turbo AMP算法框架第40-42页
    2.3 L&S压缩感知问题第42-63页
        2.3.1 L&S压缩感知问题描述和建模第43-45页
        2.3.2 L&S-AMP算法推导第45-52页
        2.3.3 模型参数估计和秩选择第52-53页
        2.3.4 L&S-AMP算法仿真实验第53-63页
    2.4 基于并行矩阵分解的张量完成问题第63-71页
        2.4.1 基于并行矩阵分解的张量完成问题描述和模型假设第64-65页
        2.4.2 TC-AMP算法推导第65-67页
        2.4.3 TC-AMP算法总结第67-69页
        2.4.4 TC-AMP算法仿真实验第69-71页
    2.5 本章小结第71-74页
第三章 广义仿射秩最小化问题第74-104页
    3.1 引言第74-76页
    3.2 广义仿射秩最小化问题描述和概率建模第76-78页
    3.3 广义ARM-AMP算法第78-91页
        3.3.1 基于低秩分解的仿射秩最小化因子图第78-80页
        3.3.2 置信传播更新迭代第80-81页
        3.3.3 ARM-AMP算法推导第81-86页
        3.3.4 ARM-AMP算法简化第86-88页
        3.3.5 算法总结和复杂度分析第88-91页
    3.4 模型参数估计和秩选择第91-93页
        3.4.1 EM参数估计第91-92页
        3.4.2 秩选择第92-93页
    3.5 结构化仿射秩最小化问题实例第93-97页
        3.5.1 经典仿射秩最小化问题第93-94页
        3.5.2 L&S压缩感知问题第94-96页
        3.5.3 压缩鲁棒主成分分析问题第96-97页
    3.6 仿真实验第97-101页
        3.6.1 经典仿射秩最小化问题合成数据实验第97-99页
        3.6.2 基于L&S压缩感知的压缩超频谱成像实验第99-101页
        3.6.3 基于压缩鲁棒主成份分析的压缩视频监控实验第101页
    3.7 本章小结第101-104页
第四章 广义张量CP分解问题第104-124页
    4.1 引言第104-106页
    4.2 CP分解问题描述和概率CP分解建模第106-107页
    4.3 广义CP-AMP算法第107-117页
        4.3.1 CP分解因子图第107页
        4.3.2 置信传播更新迭代第107-109页
        4.3.3 CP-AMP算法推导第109-115页
        4.3.4 算法总结和复杂度分析第115-116页
        4.3.5 CP秩选择和模型参数学习第116-117页
    4.4 结构化CP分解问题实例:张量完成第117-119页
        4.4.1 基于CP的张量完成问题描述第118页
        4.4.2 基于CP分解的张量完成模型假设及算法修正第118-119页
        4.4.3 CP秩选择和模型参数估计第119页
    4.5 仿真实验第119-122页
        4.5.1 合成数据实验第119-121页
        4.5.2 真实数据实验第121-122页
    4.6 本章小结第122-124页
第五章 全文总结及展望第124-128页
    5.1 全文总结第124-125页
    5.2 下一步工作展望第125-128页
附录 缩略语表第128-132页
参考文献第132-142页
致谢第142-144页
攻读学位期间发表的学术论文目录第144页

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