基于压缩感知的采样和存储方法研究



基于压缩感知的采样和存储方法研究

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基于压缩感知的采样和存储方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第1章绪论	第13-19页
1.1 研究背景及意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-17页
1.2.1 图像压缩感知研究现状	第14-15页
1.2.2 传感器网络中压缩感知研究现状	第15-17页
1.3 本文研究内容	第17页
1.4 本文的组织结构	第17-19页
第2章相关理论	第19-29页
2.1 压缩感知理论	第19-22页
2.1.1 压缩感知理论概述	第19-21页
2.1.2 信号的稀疏表示	第21页
2.1.3 测量矩阵的设计	第21-22页
2.1.4 信号重构算法	第22页
2.2 图像分块压缩感知	第22-26页
2.2.1 分块平滑投影Landweber迭代重构算法	第23-24页
2.2.2 基于特征的自适应图像分块压缩感知	第24-25页
2.2.3 图像质量评价指标	第25-26页
2.3 无线传感器网络中的数据存储	第26-28页
2.3.1 无线传感器网络系统结构	第26-27页
2.3.2 CS在无线传感器网络的应用——数据存储	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第3章基于显著性的二次分块压缩采样	第29-46页
3.1 引言	第29-30页
3.2 图像分块压缩感知	第30-33页
3.3 基于图像显著性的二次分块压缩采样策略	第33-40页
3.3.1 图像显著性	第33-37页
3.3.2 基于显著性的二次分块	第37-39页
3.3.3 自适应采样	第39-40页
3.4 实验结果与分析	第40-45页
3.5 本章小结	第45-46页
第4章概率随机游走数据存储方法	第46-64页
4.1 引言	第46-48页
4.1.1 相关研究	第46-47页
4.1.2 随机游走	第47-48页
4.2 网络模型与问题描述	第48-49页
4.2.1 网络模型	第48-49页
4.2.2 问题描述	第49页
4.3 概率随机游走策略	第49-53页
4.3.1 初始化阶段	第50页
4.3.2 源节点编码阶段与存储	第50-52页
4.3.3 重构阶段	第52-53页
4.4 理论分析	第53-57页
4.4.1 CS的重构性能	第53-56页
4.4.2 数据传播开销分析	第56-57页
4.5 仿真与实验结果分析	第57-63页
4.5.1 仿真参数与平台	第57页
4.5.2 实验结果分析	第57-63页
4.6 本章小结	第63-64页
结论	第64-66页
参考文献	第66-71页
致谢	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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