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基于压缩感知的欠定盲分离源信号恢复算法研究

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基于压缩感知的欠定盲分离源信号恢复算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
  1.1 研究背景及意义第15页
  1.2 欠定盲分离源信号恢复的发展历史及现状第15-18页
  1.3 论文的内容及主要工作第18-21页
第二章 压缩感知与欠定盲分离理论第21-27页
  2.1 欠定盲分离数学模型第21-22页
  2.2 压缩感知基本理论第22-23页
  2.3 欠定盲分离与压缩感知的关系第23-24页
  2.4 基于压缩感知的欠定盲分离的基本方法第24-26页
    2.4.1 贪婪算法第24-25页
    2.4.2 基于L1范数的稀疏信号重构算法第25页
    2.4.3 基于平滑L0范数的稀疏信号重构算法第25-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于贪婪算法的欠定盲分离源信号恢复研究第27-45页
  3.1 匹配追踪类算法第27-29页
  3.2 互补匹配追踪类算法第29-31页
  3.3 梯度追踪算法第31-33页
  3.4 子空间互补匹配追踪算法第33-43页
    3.4.1 算法原理及步骤第33-34页
    3.4.2 算法复杂度分析第34-36页
    3.4.3 算法性能仿真及分析第36-43页
  3.5 本章小结第43-45页
第四章 基于L1范数的欠定盲分离源信号恢复研究第45-63页
  4.1 基追踪算法第45-46页
  4.2 梯度投影算法第46-49页
  4.3 基于L1范数的互补匹配追踪算法第49-61页
    4.3.1 算法原理第49-51页
    4.3.2 算法收敛性证明第51-52页
    4.3.3 算法复杂度分析第52-54页
    4.3.4 算法仿真及分析第54-61页
  4.4 本章小结第61-63页
第五章 基于平滑L0范数的欠定盲分离源信号恢复研究第63-77页
  5.1 SL0算法及其改进算法第63-65页
    5.1.1 平滑L0范数算法第63-64页
    5.1.2 鲁棒的SL0算法第64-65页
    5.1.3 基于修正牛顿的SL0算法第65页
  5.2 径向基函数算法第65-67页
  5.3 基于修正牛顿的径向基函数算法第67-75页
    5.3.1 算法原理第67-69页
    5.3.2 算法仿真及分析第69-75页
  5.4 本章小结第75-77页
第六章 总结与展望第77-79页
  6.1 总结第77页
  6.2 展望第77-79页
参考文献第79-83页
致谢第83-85页
作者简介第85-86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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