基于隐空间稀疏的非线性压缩感知理论研究

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基于隐空间稀疏的非线性压缩感知理论研究

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基于隐空间稀疏的非线性压缩感知理论研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
符号对照表	第12-13页
缩略语对照表	第13-16页
第一章绪论	第16-22页
1.1 研究背景	第16-18页
1.2 研究目的与意义	第18-19页
1.3 研究内容与创新	第19-20页
1.4 论文的结构	第20-22页
第二章非线性压缩感知框架分析	第22-34页
2.1 压缩感知理论	第22-30页
2.1.1 压缩感知数学框架	第22-24页
2.1.2 信号的稀疏表示	第24-26页
2.1.3 观测矩阵	第26-29页
2.1.4 重构算法	第29-30页
2.2 非线性压缩感知	第30-33页
2.2.1 核技巧	第30页
2.2.2 基于核技巧的非线性压缩感知	第30-33页
2.3 本章小结	第33-34页
第三章基于Gram矩阵观测优化的非线性压缩成像	第34-52页
3.1 耦合观测	第34-35页
3.2 基于Gram矩阵观测优化的非线性压缩感知	第35-40页
3.2.1 隐空间中的Gram矩阵观测优化	第35-39页
3.2.2 基于Gram矩阵观测优化的非线性压缩成像	第39-40页
3.3 仿真实验与结果分析	第40-50页
3.3.1 实验条件	第40-41页
3.3.2 仿真结果与分析	第41-50页
3.4 本章小结	第50-52页
第四章基于KICA的非线性压缩成像	第52-64页
4.1 KICA方法简介	第52-55页
4.2 基于KICA的非线性压缩成像	第55-56页
4.3 仿真实验与结果分析	第56-62页
4.3.1 实验条件	第56-57页
4.3.2 仿真结果与分析	第57-62页
4.4 本章小结	第62-64页
第五章基于线性核字典学习的非线性压缩成像	第64-74页
5.1 核字典学习	第64-65页
5.2 线性核字典学习方法	第65-68页
5.2.1 Nystr?m算法	第66-67页
5.2.2 线性核字典学习	第67-68页
5.3 基于线性核字典学习的非线性压缩成像	第68-69页
5.4 仿真实验与结果分析	第69-72页
5.4.1 实验条件	第69-70页
5.4.2 仿真结果与分析	第70-72页
5.5 本章小结	第72-74页
第六章结论和展望	第74-76页
6.1 总结	第74-75页
6.2 展望	第75-76页
参考文献	第76-82页
致谢	第82-84页
作者简介	第84-85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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