基于压缩感知的快速有效感知和重构算法研究



基于压缩感知的快速有效感知和重构算法研究

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基于压缩感知的快速有效感知和重构算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
Contents	第8-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 研究意义	第13-14页
1.4 本文的研究内容和结构安排	第14-15页
第二章压缩感知理论介绍	第15-20页
2.1 引言	第15页
2.2 稀疏表示	第15-16页
2.3 测量矩阵	第16-18页
2.4 重构算法	第18-19页
2.5 本章总结	第19-20页
第三章测量矩阵的深入研究和改进	第20-31页
3.1 引言	第20-21页
3.2 结构性随机矩阵	第21-22页
3.3 离散周期拉东变换	第22-25页
3.4 结构性随机矩阵的改进	第25-27页
3.5 实验分析	第27-30页
3.6 本章小结	第30-31页
第四章重构算法的深入研究和分析	第31-41页
4.1 引言	第31页
4.2 常用范数及其在压缩感知理论下的意义	第31-34页
4.2.1 L_0范数	第31-32页
4.2.2 L_1范数	第32-33页
4.2.3 L_2范数	第33页
4.2.4 全变分范数(TV范数)	第33-34页
4.3 经典的重构算法	第34-39页
4.3.1 正交匹配跟踪算法(OMP)	第34-35页
4.3.2 梯度投影稀疏重构算法(GPSR)	第35-37页
4.3.3 快速复合分裂算法(FCSA)	第37-39页
4.4 针对性重构算法方案选择	第39页
4.5 本章总结	第39-41页
第五章总结与展望	第41-44页
5.1 本文工作总结	第41-42页
5.2 未来工作展望	第42-44页
参考文献	第44-48页
攻读硕士学位期间发表的论文	第48-50页
致谢	第50页

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