资源描述：
《_张磊_毕业论文附件（精荐）》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、本科毕业论文附件题目基于稀疏随机矩阵的贪婪算法的研究及性能比较学生姓名电了信息工程指导教师：谢正光南通大学毕业论文立题卡题n基于稀疏随机矩阵的贪婪算法的研究及性能比较出题人谢正光课题表述（简述课题的背景、目的、意义、主要内容、成果形式等）随着现在数据传输量的LI益增大，采用传统的奈奎斯特采样定理要满足采样频率大于等于信号频率的两倍，这样增加了存储和传输的代价。压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样,能通过数值最优化问题准确重构原始信号。压缩感知所涉及的三个核心问题是信号的稀疏表示，测量矩阵的设计以及信号重建算法。测量矩阵的设计是信号
2、从高维空间映射到低维空间从而降低采样频率的关键。本课题中要研究的贪婪重构算法是通过选择合适的原子并经过一系列的逐步递增的方法实现信号矢量的逼近，主要包括匹配追踪算法、正交匹配追踪、稀疏白适应匹配追踪和正则正交匹配追踪等。木课题主要是对■压缩感知中稀疏随机矩阵的学习，研究稀疏随机矩阵在儿种典型的贪婪重构算法中重构原稀疏信号的性能并做出比较，并基于Matlab进行仿真验证，重构原稀疏信号。对于仿真结果进行分析，基于研究所得出的结论撰写毕业论文一篇。课题来源科研课题类别毕业论文该课题对学生的要求全面了解压缩感知理论的相关内容，具有较强的
3、计算能力，具备一定的外文文献阅读能力，能运用Matlab语言设计和验证系统，完成毕业设计论文。系意见该课题符合电子信息专业培养目标和要求，工作量适屮，难易程度适屮，满足本科毕业论文要求，同意立题。系主任签章：2013年10月8日学院意见教学院长签章：2013年10月9日注：1、此表一式三份，学院、系、学生档案各一份。2、课题來源是指：1.科研，2.社会生产实际，3.其他。3、课题类别是指：1.毕业论文，2.毕业设计。4、系意见：在组织专业指导委员会审核后，就该课题的工作量大小，难易程度及是否符合专业培养H标和要求等内容提出具体的意
4、见和建议。南通大学毕业论文任务书目：基于稀疏随机矩阵的贪婪算法研究及性能比较学生姓名学院专业起讫口期2013年10月〜2014年6刀指导教师谢正光职称教授发任务书日期2013年10月28_H课题的内容和要求(研究内容、研究冃标和解决的关键问题)研究内容：本课题主要是对压缩感知中稀疏随机矩阵的学习，研究稀疏随机矩阵在儿种典型的贪婪重构算法屮重构原稀疏信号的性能并做出比较，并基于Matlab进行仿真验证，重构原稀疏信号。研究目标：掌握儿种典型的贪婪算法的原理，编写基于Matlab的程序，使原稀疏信号在经过重构后可以得到恢复，并通过不同
5、算法各白花费的时间以及信噪比來比较儿种算法的性能。解决的关键问题：提出设计易于硬件实现的测量矩阵方法，测量矩阵构造的研究，测量矩阵的优化问题。课题的研究方法和技术路线研究方法：杳找相关文件，学习测最矩阵和重构算法的相关内容，运用Matlab仿真。技术路线：1.使用Matlab软件，构造稀疏随机炬阵。2.通过不同的贪焚重构算法，实现对原稀疏信号的重构。3.测得重构时间与信噪比。4.对比几种贪焚算法的性能。基础条件学习压缩感知的相关知识，熟悉OMP、SP、ROMP重构算法和部分测量矩阵的构造，熟练使用Matlabo参考文献［1］孙晶明
6、,王殊,董燕•稀疏随机矩阵的观测次数下界［J］•信号处理,2012,28(8)：1156-1163.［2］方红,杨海蓉•贪婪算法与压缩感知理论［J］・自动化学报,2011,37(12)：1413-1421.L3J郭永红.基于贪婪追踪的压缩感知重建算法研究［D］.成都：电子科技大学，2012.［4］刘冰，付平，孟升卫.基于正交匹配追踪的压缩感知信号检测算法［J］.仪器仪表学报，2010,31(9)：1959-1964.⑸卢雁,J16]马庆涛,L7J王汉三,⑻李树涛,[9]石光明,[101王田川,改，赵文强.压缩感知理论综述［J］.计
7、算机与数字工程，2012,40(8)：12-14.唐加山•基于压缩感知的测量矩阵研究［J］.微型机与应用,2013,32(8)：64-67.陈杰.稀疏重构算法山•电子科技，2013,26(5)：106-10&魏丹.压缩传感综述［J］・自动化学报,2009,35(11)：1369-1377.刘丹华，高大化.压缩感知理论及其研究进展［J］.电子学报，2009,37(5)：1070-1081.宋建新•压缩感知重构算法研究卩］.电视技术,2013,37(11)：39-42.［11］李志林,陈后金,李居朋•一种有效的压缩感知图像重建算法［J
8、］•电子学报,2011,39(12)：2796-2800.[12]杨海蓉.压缩传感的测量矩阵与恢复算法研究[D].合肥：安徽大学，2011.[13]秦周.压缩感知屮测量矩阵的优化与构造方法[D].北京：北京交通人学，2012.[14]林琳•基于压缩
