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稀疏多频带信号压缩采样方法研究

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稀疏多频带信号压缩采样方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第1章 绪论第13-42页
  · 课题背景及研究的目的和意义第13-14页
  · 压缩感知理论的发展概况第14-23页
    · 观测矩阵的构造第16-17页
    · 信号的稀疏表示第17-18页
    · 信号恢复算法的设计第18-23页
  · 稀疏多频带信号采样方法研究现状第23-34页
    · 稀疏多频带信号模型第23页
    · 基于Multicoset结构的压缩均匀采样方法分析第23-24页
    · 基于随机解调、MWC及其改进结构的压缩均匀采样方法第24-31页
    · 基于随机采样结构的压缩非均匀采样方法第31-34页
  · MWC原理及分析第34-39页
    · 模型的解的存在条件第34-35页
    · MWC框架下的信号恢复第35-37页
    · MWC系统目前存在的主要问题及分析第37-39页
  · 本文的主要研究内容第39-42页
第2章 MWC框架下的随机循环观测方法研究第42-72页
  · 引言第42-43页
  · MWC系统原理第43-47页
  · SCM-ACS采样结构及随机卷积结构分析第47-52页
    · SCM-ACS采样结构第47-50页
    · 随机卷积第50-52页
  · CCM-AIC采样结构第52-60页
    · CCM-AIC采样结构的原理第52-58页
    · CCM-AIC采样结构的理论分析第58-60页
  · 仿真实验及结果分析第60-71页
    · 无噪声环境下MWC与CCM-AIC性能比较第60-63页
    · 高斯噪声环境下MWC与CCM-AIC性能比较第63-67页
    · CCM-AIC系统鲁棒性能分析第67-71页
  · 本章小结第71-72页
第3章 MWC框架下基于平滑L0范数的信号恢复方法研究第72-92页
  · 引言第72-73页
  · OMP、SOMP方法第73-79页
    · OMP算法原理第73-74页
    · 感知矩阵列向量的归一化对恢复算法的性能影响及分析第74-76页
    · OMP算法的计算复杂度分析第76-77页
    · 由OMP到SOMP的扩展第77-79页
  · M-SL0算法第79-84页
    · SL0算法原理及分析第80-82页
    · M-SL0算法原理及分析第82-84页
  · 仿真实验及结果分析第84-91页
    · 步长参数对M-SL0算法的性能影响实验及分析第86-87页
    · 衰减参数对M-SL0算法的性能影响实验及分析第87页
    · M-SL0算法与SOMP、SPGL1算法的性能比较第87-91页
  · 本章小结第91-92页
第4章 面向信息带宽的MWC系统第92-118页
  · 引言第92-93页
  · 问题的提出第93-97页
    · 采样结构未能反映频带宽度差异性第93-96页
    · 信号恢复算法的高约束条件第96-97页
  · MUSIC算法原理及分析第97-99页
  · 面向信息带宽的MWC第99-105页
    · IBbMWC原理及分析第100-102页
    · IBbMWC信号恢复适用MUSIC算法的充分条件第102-105页
  · 仿真实验及结果分析第105-117页
    · 参数fp取值对IBbMWC性能影响实验及分析第105-108页
    · IBbMWC系统参数fp最优取值实验及分析第108-110页
    · 参数fp取值不小于非零频带最大宽度条件下IBbMWC系统性能实验及分析第110-112页
    · IBbMWC与MWC性能对比实验及分析第112-113页
    · MUSIC算法在IBbMWC系统中的适用性实验及分析第113-117页
  · 本章小结第117-118页
结论第118-121页
参考文献第121-134页
附录 英文缩写及释义第134-136页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第136-139页
致谢第139-140页
个人简历第140 页

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