稀疏分解在信号去噪方面的应用研究



稀疏分解在信号去噪方面的应用研究

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稀疏分解在信号去噪方面的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
· 研究目的	第10-11页
· 研究现状	第11-12页
· 本文结构安排	第12-14页
第2章稀疏分解基本原理	第14-27页
· 引言	第14-15页
· 稀疏分解原理	第15页
· 稀疏分解的方法	第15-18页
· 贪婪算法及匹配追踪算法	第15-17页
· 正交匹配追踪算法	第17-18页
· 基追踪算法	第18页
· 过完备原子库的构造	第18-20页
· 稀疏分解在去噪方面的应用	第20-25页
· 稀疏分解去噪原理	第21页
· 稀疏分解信号去噪时的过完备原子库	第21-22页
· 稀疏分解信号去噪实验演示	第22-25页
· 本章小结	第25-27页
第3章基于稀疏分解的指静脉图像去噪算法	第27-34页
· 指静脉图像介绍	第27-29页
· 生物特征识别技术	第27-28页
· 指静脉图像的采集	第28-29页
· 基于稀疏分解的指静脉图像去噪算法	第29-33页
· 稀疏分解实现指静脉图像去噪的原理及过完备原子库的构造	第29-31页
· 实验结果与讨论	第31-33页
· 本章小结	第33-34页
第4章基于稀疏分解的半导体激光器 1/f 噪声检测算法	第34-44页
· 半导体激光器及 1/f 噪声	第34-37页
· 半导体激光器的低频噪声及研究目的	第34-35页
· 1/f 噪声数学模型	第35-37页
· 半导体激光器 1/f 噪声的检测方法	第37-39页
· 基于稀疏分解的半导体激光器 1/f 噪声检测算法	第39-43页
· 稀疏分解提取半导体激光器 1/f 噪声参数的原理及过完备原子库的构造	第39-40页
· 实验结果和分析	第40-43页
· 本章小结	第43-44页
第5章总结与展望	第44-47页
· 全文总结	第44-45页
· 展望未来	第45-47页
参考文献	第47-50页
作者简介	第50-51页
硕士期间发表论文	第51-52页
致谢	第52页

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