文档介绍：导师签名:扔晕鲨娶导师签名:,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。C艿穆畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。明并表示了谢意。
———————,其基本思想是利用信号的稀疏性或者可压缩性,通过低维空间采样数据的非相关测量来实现高维信号的近似或精确重构。在压缩感知过程中,测量矩阵是数据采样和信号重建的关键。因此,对压缩感知测量矩阵的研究具有重要的理论意义。本文围绕压缩感知测量矩阵展开了研究,主要的工作内容如下:岢隽艘恢只诨煦缧蛄械牟饬烤卣蠊乖斓姆椒āS捎诨煦缦低巢男列具有优异的伪随机特性,易于产生和实现,因此利用三种常见的离散混沌序列构造压缩感知测量矩阵,将其与目前常见的几种随机测量矩阵的性能进行对比,对一维时域稀疏信号、一维频域稀疏信号以及二维图像进行仿真。实验结果表明:在客观评价指标和视觉效果上,该方法优于随机测量矩阵。岢鲆恢只诼龀錍嘞冶浠淖允视ν枷裱顾醪裳法。目前已知的图像压缩采样方法大多是对图像进行分块操作的,而且对各个块均采用相同的测量数目进行观测,对每一块分配的测量数目越多,则重构图像的质量越好。但是在实际应用中,人们往往只对图像的某一部分“感兴趣A得到对“感兴趣”区域更高的重构质量,应对不同的小块采取自适应采样策略。然而,目前采用的分块压缩采样方法均忽视了该问题。针对这个缺点,利用,其自适应的分配测量数。实验结果表明:在客观评价指标和视觉效果上,该方法岢隽艘恢只诙喑叨戎С胖当浠淖允视ν枷裱顾醪裳椒ā该方法在自适应图像压缩采样框架的基础上,利用,得到图像的显著性信息,然后据此确定出“视觉显著注意”区域和“非视觉显著注意颍郧罢分配较多的测量数,后者分配较小的测量数,最后利用非线性重构算法得到重构图像。实验结果表明:该方法比传统的分块压缩感知和基于的自适应图像压缩采样方法的效果都好。本文的工作得到了国家自然科学基金率兰陀判闳瞬畔钅,高等学校学科创新引智计划计划篘瓸和中央高校基本科研业务费淖手关键词:压缩感知测量矩阵混沌序列多尺度支撑值变换变换压缩感矢提取显著区域,继而确定“视觉显著注意”区域和“非视觉显著注意’’区域并对均优于传统方法。
压缩感知测量矩阵的研究
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目录摘要罢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究目的与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文工作与创新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章压缩感知观测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.压缩感知基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯¨¨⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..∈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于混沌序列的测量矩阵的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯混沌系统简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于离散混沌序列的测量矩阵的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。映射系统