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压缩感知原信号重构算法研究
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压缩感知原信号重构算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
符号对照表第9-10页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-21页
　　1.1 压缩感知的研究背景及意义第13-17页
　　　　1.1.1 研究背景第13-14页
　　　　1.1.2 压缩感知理论框架第14-16页
　　　　1.1.3 压缩感知的应用第16-17页
　　　　1.1.4 研究意义第17页
　　1.2 压缩感知重构算法的发展历史及现状第17-19页
　　1.3 论文的主要工作内容及章节安排第19-21页
　　　　1.3.1 论文工作内容第19-20页
　　　　1.3.2 论文章节安排第20-21页
第二章 基于匹配追踪的重构算法第21-27页
　　2.1 引言第21页
　　2.2 正交匹配追踪算法(OMP)第21-22页
　　2.3 分段正交匹配追踪算法(StOMP)第22页
　　2.4 子空间追踪算法(SP)第22-23页
　　2.5 自适应的匹配追踪算法(SAMP)第23-24页
　　2.6 本章小结第24-27页
第三章 基于互补匹配追踪的重构算法研究第27-39页
　　3.1 引言第27页
　　3.2 传统的互补匹配追踪重构算法第27-32页
　　　　3.2.1 互补匹配追踪算法(CMP)第27-30页
　　　　3.2.2 正交互补匹配追踪算法(OCMP)第30-32页
　　3.3 基于L0范数变步长的OCMP算法(L0StOCMP)第32-38页
　　　　3.3.1 L0StOCMP算法的基本思想和步骤第32-33页
　　　　3.3.2 算法复杂度分析第33-34页
　　　　3.3.3 算法仿真结果与分析第34-38页
　　3.4 本章小结第38-39页
第四章 基于梯度追踪的重构算法研究第39-51页
　　4.1 引言第39页
　　4.2 传统的梯度追踪算法(GP)第39-41页
　　4.3 两种改进的梯度追踪算法第41-49页
　　　　4.3.1 基于加速梯度法的GP算法(SGP)第42-43页
　　　　4.3.2 基于SW共轭梯度法的GP算法（SWGP）第43-46页
　　　　4.3.3 算法仿真结果与分析第46-49页
　　4.4 本章小结第49-51页
第五章 基于平滑L0范数的重构算法研究第51-61页
　　5.1 引言第51页
　　5.2 传统的基于平滑L0范数重构算法第51-54页
　　　　5.2.1 平滑L0范数算法(SL0)第51-53页
　　　　5.2.2 基于修正牛顿法的SL0算法(NSL0)第53-54页
　　5.3 结合贪婪算法思想的NSL0算法(G_NSL0)第54-60页
　　　　5.3.1 G_NSL0算法的基本思想和步骤第54-56页
　　　　5.3.2 算法复杂度分析第56页
　　　　5.3.3 算法仿真结果与分析第56-60页
　　5.4 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
　　6.1 总结第61-62页
　　6.2 展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
作者简介第69-70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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