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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
本篇论文共
125
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