基于压缩传感理论的信号重构算法的分析与研究

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1、中图分类号：UDC：学校代码：10055密级：公开高恐犬淫硕士学位论文基于压缩传感理论的信号重构算法的分析与研究AnalysisandResearchBasedontheSignalReconstructionAlgorithminCompressedSensingTheory论文作者奎睦屋申请学位王猩亟±学科专业电王量逼篮王猩答辩委员会主席割五坐麴塑指导教师逊挂坠塾援培养单位篮星堇．盔型堂堂瞳研究方向适鱼生篮皇丕统评阅人型珏垡．壑垫登南开大学研究生院二O一三年五月俐嬲南开大学学位论文使用授权书根据《南开大学关于研究生学位论文收藏和利用管理办法》，我校的

2、博士、硕士学位获得者均须向南开大学提交本人的学位论文纸质本及相应电子版。本人完全了解南开大学有关研究生学位论文收藏和利用的管理规定。南开大学拥有在《著作权法》规定范围内的学位论文使用权，即：(1)学位获得者必须按规定提交学位论文(包括纸质印刷本及电子版)，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生学位论文，并编入《南开大学博硕士学位论文全文数据库》；(2)为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆等场所提供校内师生阅读，在校园网上提供论文目录检索、文摘以及论文全文浏览、下载等免费信息服务；(3)根据教育部有关规定，南开大学向教育部指定

3、单位提交公开的学位论文；(4)学位论文作者授权学校向中国科技信息研究所和中国学术期刊(光盘)电子出版社提交规定范围的学位论文及其电子版并收入相应学位论文数据库，通过其相关网站对外进行信息服务。同时本人保留在其他媒体发表论文的权利。非公开学位论文，保密期限内不向外提交和提供服务，解密后提交和服务同公开论文。论文电子版提交至校图书馆网站：http：／／202．113．20．161：8001／index．hl：m。本人承诺：本人的学位论文是在南开大学学习期间创作完成的作品，并已通过论文答辩；提交的学位论文电子版与纸质本论文的内容一致，如因不同造成不良后果由本人

4、自负。本人同意遵守上述规定。本授权书签署一式两份，由研究生院和图书馆留存。作者暨授权人签字：奎瞳基2013年5月20日南开大学研究生学位论文作者信息论文题目基于压缩传感的信号重构算法的分析与研究姓名李晓晨学号2120110415答辩日期2013年5月24日论文类别博士口学历硕士口硕士专业学位■高校教师口同等学力硕士口院／系／所信息技术科学学院专业电子与通信工程联系电话02223494333EmailAngela．102@163．corn通信地址(邮编)：300000备注：是否批准为非公开论文否注：本授权书适用我校授予的所有博士、硕士的学位论文。由作者填写

5、(一式两份)签宇后交校图书馆，非公开学位论文须附《南开大学研究生申请非公开学位论文审批表》。南开大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：奎瞳屋2013年5月20日非公开学位论文标注说明(本页表中填写内容须打印)根据南开大学有关规定，非公开学位论文须经指

6、导教师同意、作者本人申请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文，公开学位论文本说明为空白。论文题目口限制(≤2年)口秘密(≤10年)口机密(≤申请密级20年)保密期限20年月日至20年月日审批表编号批准日期20年月日南开大学学位评定委员会办公室盖章(有效)注：限制"k2年(可少于2年)：秘密★lO年(可少于10年)：机密★20年(可少于20年)摘要随着现代信息技术的发展，人们对于数据以及数据存储、处理的需求也在不断的迅速增大。压缩传感是一种新的信息获取理论，它基于信号的稀疏性或可压缩性，将信号数据的采样和压缩合二为一，再利用重构算法将原始数据

7、恢复出来。压缩传感理论使得压缩采样的数据量远远小于传统采样定理所需要的数据量，突破了传统采样定理下稀疏信号的采样限制，因此为许多领域课题的研究提供了有利条件，具有重要的理论研究意义和应用前景。本文基于压缩传感理论对重构算法进行了深入的研究，重点研究了OMP算法、ROMP算法、CoSaMP算法、SP算法四种典型的重构算法，研究了这些算法中蕴含的贪婪或阈值思想，以及各自的性能优缺点、理论保证和各自适用的情况。此外，本文研究了压缩传感的实际应用中可知稀疏度的估计方法，实现了一种稀疏度的估计方法与SP算法的结合，并通过仿真实验验证了这种方法的可行性，对于稀疏度未

8、知情况下的信号重构具有一定的指导意义。关键词：压缩传感信号重构贪婪算法稀疏度估计