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压缩感知的重构算法研究

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压缩感知的重构算法研究
论文目录
 
摘要第1-3页
abstract第3-7页
第一章 引言第7-10页
  1.1 研究目的与意义第7页
  1.2 国内外研究现状第7-8页
  1.3 论文的主要工作与章节安排第8-10页
第二章 压缩感知基本理论和应用第10-15页
  2.1 压缩感知理论第10-13页
    2.1.1 信号的稀疏表示第11页
    2.1.2 信号的编码测量第11-12页
    2.1.3 信号的重构第12-13页
  2.2 压缩感知的应用第13-14页
  2.3 本章小结第14-15页
第三章 基于压缩感知的重构算法第15-20页
  3.1 匹配追踪(MP)和正交匹配追踪算法(OMP)第15-16页
  3.2 正则化正交匹配追踪算法(ROMP)第16-17页
  3.3 分段正交匹配追踪算法(StOMP)第17-18页
  3.4 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)和子空间追踪算法(SP)第18页
  3.5 稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)第18-19页
  3.6 本章小结第19-20页
第四章 基于稀疏度估计的子空间追踪算法第20-25页
  4.1 SESP算法第20-21页
    4.1.1 稀疏度估计第20-21页
    4.1.2 算法步骤第21页
  4.2 实验结果及实验分析第21-24页
  4.3 本章小结第24-25页
第五章 改进的稀疏度自适应匹配追踪算法第25-34页
  5.1 广义Dice系数匹配准则第25-26页
  5.2 指数变步长第26-27页
  5.3 ISAMP算法步骤第27-28页
  5.4 实验结果及分析第28-33页
    5.4.1 广义Dice系数匹配准则的有效性第28-29页
    5.4.2 参数a 和a对信号恢复性能的影响第29-30页
    5.4.3 一维信号重构结果比较第30-31页
    5.4.4 二维图像重构结果比较第31-33页
  5.5 本章小结第33-34页
第六章 基于SGK算法稀疏表示的乘性噪声去噪第34-50页
  6.1 基于SGK算法稀疏表示的加性噪声去噪第34-36页
  6.2 乘性噪声去噪的方法第36-37页
  6.3 基于SGK稀疏表示的乘性噪声去噪第37-49页
    6.3.1 基于SGK稀疏表示的乘性噪声去噪模型第37-38页
    6.3.2 模型求解方法第38-41页
    6.3.3 实验结果及分析第41-49页
  6.4 本章小结第49-50页
第七章 总结与展望第50-51页
  7.1 总结第50页
  7.2 展望第50-51页
参考文献第51-54页
攻读学位期间的研究成果第54-55页
致谢第55-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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