压缩感知的重构算法研究

目录

第一章引言 (1)

1.1研究目的与意义 (1)

1.2国内外研究现状 (1)

1.3论文的主要工作与章节安排 (2)

第二章压缩感知基本理论和应用 (4)

2.1压缩感知理论 (4)

2.1.1信号的稀疏表示 (5)

2.1.2信号的编码测量 (5)

2.1.3信号的重构 (6)

2.2压缩感知的应用 (7)

2.3本章小结 (8)

第三章基于压缩感知的重构算法 (9)

3.1匹配追踪（MP）和正交匹配追踪算法（OMP） (9)

3.2正则化正交匹配追踪算法（ROMP） (10)

3.3分段正交匹配追踪算法（StOMP） (11)

3.4压缩采样匹配追踪（CoSaMP）和子空间追踪算法（SP） (11)

3.5稀疏度自适应匹配追踪算法（SAMP） (12)

3.6本章小结 (13)

第四章基于稀疏度估计的子空间追踪算法 (14)

4.1SESP算法 (14)

4.1.1稀疏度估计 (14)

4.1.2算法步骤 (15)

4.2实验结果及实验分析 (15)

4.3本章小结 (18)

第五章改进的稀疏度自适应匹配追踪算法 (19)

5.1广义Dice系数匹配准则 (19)

5.2指数变步长 (20)

5.3ISAMP算法步骤 (21)

5.4实验结果及分析 (22)

5.4.1广义Dice系数匹配准则的有效性 (22)

5.4.2参数 和a对信号恢复性能的影响 (23)

5.4.3一维信号重构结果比较 (24)

5.4.4二维图像重构结果比较 (25)

5.5本章小结 (27)

第六章基于SGK算法稀疏表示的乘性噪声去噪 (28)

6.1基于SGK算法稀疏表示的加性噪声去噪 (28)

6.2乘性噪声去噪的方法 (30)

6.3基于SGK稀疏表示的乘性噪声去噪 (31)

6.3.1基于SGK稀疏表示的乘性噪声去噪模型 (31)

6.3.2模型求解方法 (32)

6.3.3实验结果及分析 (35)

6.4本章小结 (43)

第七章总结与展望 (44)

7.1总结 (44)

7.2展望 (44)

参考文献 (45)

攻读学位期间的研究成果 (48)

致谢 (49)

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