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基于稀疏表示与压缩感知的高效信号处理技术及其应用

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基于稀疏表示与压缩感知的高效信号处理技术及其应用
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-19页
第1章 绪论第19-31页
  1.1 研究背景及意义第19-21页
  1.2 信号的稀疏表示第21-24页
  1.3 压缩感知技术之测量矩阵第24-26页
  1.4 压缩感知技术之重构算法第26-27页
  1.5 稀疏表示及压缩感知技术的推广应用第27-28页
  1.6 论文主要研究内容及安排第28-31页
第2章 基于最小化l_1和l_2范数的线性加权的信号重构技术第31-45页
  2.1 本章引论第31-33页
  2.2 最小化l_1和l_2范数的线性加权方案第33-37页
  2.3 重构信号的误差界第37-39页
    2.3.1 无噪声情况下的信号重构第37-38页
    2.3.2 有噪声情况下的信号重构第38-39页
    2.3.3 算法实现第39页
  2.4 本章仿真结果第39-43页
    2.4.1 参数λ和τ的影响第40页
    2.4.2 误差界的分析第40-41页
    2.4.3 无噪场景下的算法性能比较第41-42页
    2.4.4 有噪场景下的算法性能比较第42-43页
  2.5 本章结论与展望第43-45页
第3章 基于混和字典的超分辨率图像重构技术第45-61页
  3.1 本章引言第45-46页
  3.2 基于混和字典的超分辨率图像重构方案第46-47页
  3.3 基于稀疏表示的超分辨率重构第47-51页
    3.3.1 训练阶段第48-50页
    3.3.2 测试阶段第50-51页
    3.3.3 退化模型W在稀疏域的解释第51页
  3.4 本章仿真结果第51-59页
    3.4.1 实验设置第51-54页
    3.4.2 不同算法产生的不同字典第54页
    3.4.3 单幅图像超分辨率重构第54-57页
    3.4.4 参数分析第57-59页
  3.5 本章结论与展望第59-61页
第4章 基于训练的过完备字典的数字水印技术第61-79页
  4.1 本章引言第61-62页
  4.2 基于过完备字典的水印嵌入方案第62-67页
    4.2.1 非盲稀疏域水印方案第63-65页
    4.2.2 盲的稀疏域水印方案第65-67页
  4.3 基于过完备字典的水印方案分析第67-72页
    4.3.1 过完备字典的分析第67-68页
    4.3.2 稀疏解的唯一性分析第68-72页
  4.4 本章仿真结果第72-76页
    4.4.1 水印提取与CS融合方案第73-74页
    4.4.2 攻击后的性能第74-76页
  4.5 本章结论第76-79页
第5章 压缩感知技术在通信系统中的应用第79-101页
  5.1 本章引言第79-83页
  5.2 基于压缩感知的复用方案第83-86页
    5.2.1 基于压缩感知的复用方案设计第83-85页
    5.2.2 解的唯一性保证第85-86页
  5.3 基于压缩感知的MIMO复用技术第86-94页
    5.3.1 压缩复用第87页
    5.3.2 传输模型第87-88页
    5.3.3 信道特性第88-89页
    5.3.4 误码率分析第89-92页
    5.3.5 本章仿真结果第92-94页
  5.4 基于压缩感知的MIMO-OFDM技术第94-99页
    5.4.1 本节模型第95-96页
    5.4.2 CS MIMO-OFDM方案设计第96-98页
    5.4.3 本章仿真结果第98-99页
  5.5 本章结论与展望第99-101页
第6章 结论与展望第101-105页
  6.1 本文工作总结第101-102页
  6.2 未来工作展望第102-105页
附录A 引理2.1的证明第105-111页
  A.1 引理2.1第105-111页
致谢第111-113页
参考文献第113-125页
发表文章目录第125页

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