基于深度学习字典的电阻抗稀疏成像算法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 EIT技术简介

1.2 EIT技术应用概况

1.3 EIT成像算法发展现状

1.3.1 EIT稀疏成像方法研究现状

1.3.2 深度学习的研究现状

1.3.3 字典学习方法研究现状

1.4 本文主要研究内容和结构安排

第二章 EIT成像理论基础

2.1 EIT基本成像理论

2.2 传统的EIT成像算法

2.2.1 Tikhonov算法

2.2.2 基于L1-范数的Tikhonov算法

2.3 基于字典学习的EIT成像方法

2.3.1 阻抗图像的稀疏表示

2.3.2 基于字典学习的EIT图像重建

2.3.3 稀疏字典学习

2.4 深度字典学习的网络结构

2.4.1 深度玻尔兹曼机

2.4.2 堆叠自编码器

2.4.3 引入深度字典学习思想的EIT成像

2.5 本章小结

第三章 基于递归最小二乘初始字典学习算法的EIT成像

3.1基于RLS-DLA的块稀疏成像的初始字典学习方法

3.1.1 递归最小二乘字典学习算法

3.1.2 基于RLS-DLA的字典初始化

3.2 仿真实验验证

3.3 本章小结

第四章 用于电阻抗稀疏成像的深度学习字典学习方法

4.1 基于深度学习的稀疏字典训练方法

4.1.1 深度字典学习

4.1.2 基于自适应深度字典学习的EIT逆问题求解

4.2 仿真实验

4.2.1 圆形模型二维成像仿真实验

4.2.2 胸腔模型二维成像仿真实验

4.3 EIT系统实验

4.3.1 圆形水槽模型系统实验

4.3.2 胸腔模型系统实验

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

硕士期间发表论文和参加科研情况

致谢