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盲稀疏度的CS前向预测算法及其在稀疏结构信号中的应用 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-6页 | Abstract | 第6-9页 | 第一章 绪论 | 第9-21页 | ·稀疏感知和结构性数据 | 第9-11页 | ·CS 重构算法研究现状 | 第11-17页 | ·经典 CS 重构算法 | 第11-15页 | ·匹配追踪算法 | 第15-17页 | ·二维稀疏结构数据的 CS 方法 | 第17-19页 | ·本文的创新点 | 第19-21页 | 第二章 盲稀疏度的前向预测算法 HGA | 第21-40页 | ·IHT 算法和 BAOMP 算法 | 第21-23页 | ·IHT 算法 | 第21-22页 | ·BAOMP 算法 | 第22-23页 | ·混合贪婪算法 HGA | 第23-25页 | ·原子逼近能力和原子的预测匹配 | 第23-24页 | ·盲稀疏度信号阈值逼近与收敛性改善 | 第24-25页 | ·算法整体流程与框架 | 第25-27页 | ·实验结果与分析 | 第27-39页 | ·稀疏信号的 CS 重构 | 第27-32页 | ·可压缩信号的 CS 重构 | 第32-39页 | ·本章小结 | 第39-40页 | 第三章 基于信号结构特性的 HGA 算法 | 第40-57页 | ·结构稀疏信号 | 第40-41页 | ·块稀疏信号 | 第40页 | ·小波树结构稀疏信号 | 第40-41页 | ·Blocked-HGA 算法 | 第41-43页 | ·Tree-HGA 算法 | 第43-47页 | ·贪婪树近似和最优树近似 | 第43-45页 | ·THGA 算法流程与框架 | 第45-47页 | ·实验结果与分析 | 第47-56页 | ·验证 BHGA 算法性能 | 第47-52页 | ·验证 THGA 算法性能 | 第52-56页 | ·本章小结 | 第56-57页 | 第四章 基于方向峰值变换的图像稀疏及重建 | 第57-80页 | ·图像的最优方向 | 第57-60页 | ·图像块的最优方向选择 | 第57-58页 | ·基于最优方向的数据表示 | 第58-59页 | ·验证图像块最优方向选择 | 第59-60页 | ·峰值变换(Peak Transform:PT) | 第60-69页 | ·前向峰值变换 | 第61-62页 | ·反向峰值变换 | 第62页 | ·峰值点的选取 | 第62-63页 | ·验证峰值变换性能 | 第63-69页 | ·图像的 DirPTWT 表示 | 第69-73页 | ·本文方法框架 | 第73-74页 | ·实验结果与分析 | 第74-79页 | ·本章小结 | 第79-80页 | 总结 | 第80-82页 | 参考文献 | 第82-87页 | 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第87-88页 | 致谢 | 第88-89页 | 附件 | 第89页 |
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