声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 引言
1.2 研究现状及应用
1.3 本文主要内容及结构安排
2 压缩感知理论及小波变换理论简介
2.1 压缩感知理论
2.1.1 信号的稀疏表示
2.1.2 测量矩阵的设计
2.1.3 信号的重构算法
2.2 压缩感知理论的应用
2.2.1 模拟-信息采样理论
2.2.2 图像融合
2.2.3 压缩成像
2.3 小波变换
2.3.1 小波分析概述
2.3.2 小波和常用小波函数
2.3.3 小波变换
2.4 信号重构质量的衡量标准
2.5 本章小结
3 基于小波模极大值点的信号稀疏表示
3.1 小波模极大值点的信号稀疏表示
3.1.1 信号的小波变换模极大值传播特性
3.1.2 小波模极大值点的信号稀疏表示
3.2 小波模极大值的信号重构算法
3.2.1 交替投影算法
3.2.2 小波模极大值的信号重构算法
3.3 仿真结果与分析
3.3.1 本章算法中参数的选取
3.3.2 算法结果对比
3.4 本章小结
4 基于倒置小波树结构的回溯正交匹配追踪算法
4.1 小波树形结构
4.2 基于倒置小波树结构的回溯正交匹配追踪算法
4.3 仿真结果与分析
4.3.1 本章算法分析
4.3.2 算法结果对比
4.4 本章小结
5 结束语
5.1 工作总结
5.2 展望
参考文献
作者简历
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