基于1_p范数的压缩感知重构算法及应用研究



基于1_p范数的压缩感知重构算法及应用研究

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基于1_p范数的压缩感知重构算法及应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
· 研究背景	第8-9页
· 传统采样定理	第8页
· 压缩感知理论	第8-9页
· 国内外研究现状	第9页
· 压缩感知应用	第9-11页
· 本文主要内容及组织结构	第11-14页
· 主要研究工作	第11-12页
· 本文组织结构	第12-14页
第二章压缩感知理论	第14-28页
· 压缩感知理论	第14-17页
· 压缩感知理论框架	第14-15页
· 压缩感知研究的基本过程	第15-17页
· 压缩感知主要研究内容	第17-26页
· 信号稀疏表示	第17-19页
· 测量矩阵	第19-21页
· 重构算法	第21-26页
· 本章小结	第26-28页
第三章压缩感知重构算法应用于图像重构	第28-48页
· 图像分块压缩感知重构	第28-39页
· 图像分块思想	第28-29页
· 图像重构质量评价标准	第29-31页
· 基于分块思想的现有算法图像重构	第31-32页
· 仿真实验分析	第32-39页
· 新的基于l p(0 p 1)范数的压缩感知图像重构	第39-46页
· 新算法的提出	第39-42页
· 新算法用于图像重构	第42-45页
· 与现有算法图像重构对比	第45-46页
· 本章小结	第46-48页
第四章新算法对基于麦克风阵列远场声源 DOA 估计	第48-60页
· 麦克风阵列介绍	第48-50页
· 麦克风阵列简介	第48页
· 麦克风阵列声源定位技术	第48-50页
· 信号处理模型	第50-54页
· 近场与远场	第50-51页
· 阵列拓扑结构	第51页
· 远场窄带阵列信号波达方向估计信号模型	第51-54页
· 基于压缩感知远场声源 DOA 估计	第54-58页
· 应用压缩感知前提条件的满足证明	第54-56页
· 本文算法应用于远场声源 DOA 估计实验仿真	第56-58页
· 本章小结	第58-60页
第五章总结与展望	第60-62页
· 本文所做工作	第60页
· 后续工作展望	第60-62页
致谢	第62-64页
参考文献	第64-70页
作者在读期间研究成果	第70-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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