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基于压缩感知的分布式视频编解码研究

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基于压缩感知的分布式视频编解码研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与研究意义第9-11页
    1.2 研究现状及发展态势第11-14页
    1.3 主要内容及结构安排第14-17页
        1.3.1 本文的主要工作第14-15页
        1.3.2 本文的结构安排第15-17页
第二章 压缩感知与分布式视频编解码技术第17-30页
    2.1 分布式视频编解码技术第17-22页
        2.1.1 分布式信源编码理论第17-20页
        2.1.2 分布式视频编码系统第20-22页
    2.2 压缩感知技术第22-26页
        2.2.1 压缩采样理论第22-23页
        2.2.2 压缩感知数学模型第23-26页
    2.3 分布式视频压缩感知编码第26-29页
        2.3.1 分布式视频信道编码与压缩感知编码第26-28页
        2.3.2 DCVS系统框架及主要评价指标第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 改进DCVS稀疏边信息生成算法研究第30-43页
    3.1 传统边信息生成算法分析第30-34页
        3.1.1 基于块的运动估计第31-33页
        3.1.2 运动估计初始边信息生成算法第33-34页
    3.2 改进稀疏边信息生成算法第34-40页
        3.2.1 K-SVD字典学习第34-36页
        3.2.2 运动估计双重均值字典学习边信息生成算法第36-40页
    3.3 DCVS边信息生成算法仿真与分析第40-42页
    3.4 本章小节第42-43页
第四章 DCVS系统信号重构算法研究第43-56页
    4.1 压缩感知信号重构算法数学模型第43-44页
    4.2 传统稀疏重构算法分析第44-49页
        4.2.1 匹配追踪算法MP第45-46页
        4.2.2 正交匹配追踪算法OMP第46-48页
        4.2.3 压缩感知匹配追踪算法CoSaMP第48-49页
    4.3 基于多矢量稀疏贝叶斯学习的信号处理第49-53页
        4.3.1 贝叶斯学习数学模型第49-50页
        4.3.2 MSBL算法重构的应用第50-53页
    4.4 稀疏重构算法仿真与分析第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 基于压缩感知的分布式视频编解码仿真与分析第56-69页
    5.1 系统基本模块原型方案设计第56-63页
        5.1.1 系统基本原型方案设计第56-57页
        5.1.2 压缩采样测量矩阵选定第57-61页
        5.1.3 压缩采样采样率设定第61-63页
    5.2 系统整体仿真与分析第63-68页
        5.2.1 系统仿真方案设计第63-64页
        5.2.2 边信息算法与重构算法仿真与分析第64-68页
    5.3 本章小结第68-69页
第六章 总结及展望第69-71页
    6.1 全文总结第69-70页
    6.2 后续工作展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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