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致谢
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 奈奎斯特采样定理的局限性
1.1.2 压缩感知理论
1.1.3 重建算法的研究意义
1.2 本文主要工作和结构安排
2 压缩感知重建模型
2.1 最小ι0范数模型
2.2 匹配追踪类算法
2.2.1 OMP算法
2.2.2 ROMP算法
2.2.3 SAMP算法
2.3 回溯算法的准确性分析
2.3.1 回溯算法特点
2.3.2 准确性分析
2.4 最小ι1范数模型
2.5 加权ι1范数模型
3 正则化自适应匹配追踪算法
3.1 RAMP算法的提出
3.1.1 RAMP算法思想
3.1.2 RAMP算法步骤
3.2 RAMP算法的实验结果与分析
3.2.1 不同采样率下的实验结果
3.2.2 不同算法的实验效果
3.2.3 算法性能分析
3.3 本章小结
4 结论
4.1 本文工作总结
4.2 不足与展望
参考文献
附录 A 内点法
作者简历
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