第1章 信号空间理论基础 1
1.1 信号集及其映射 1
1.2 信号空间的基本概念 22
参考资料 48
第2章 信号和图像的基于过完备原子库的稀疏表示与稀疏分解 49
2.1 引言 49
2.2 信号的稀疏逼近 51
2.3 稀疏信号的精确重构条件 52
2.4 过完备不相干级联原子库 56
2.5 结束语 57
参考资料 57
3.1 引言 62
第3章 基于MP的信号与图像稀疏分解方法 62
3.2 基于MP的信号稀疏分解 63
3.3 MP算法的两大类实现方法 67
3.4 MP算法改进算法——OMP算法 69
参考资料 70
第4章 信号稀疏分解快速算法 72
4.1 引言 72
4.2 原子能量特性及在快速算法中的应用 72
4.3 基于智能计算和MP的信号稀疏分解 76
4.4 基于原子库集合划分和FFT的信号稀疏分解MP算法 86
4.5 总结 92
参考资料 93
第5章 信号稀疏分解在信号处理中的应用 94
5.1 稀疏分解在信号去噪中的应用 94
5.2 稀疏分解在微弱信号检测中的应用 100
5.3 稀疏分解在阵列信号处理中的应用 104
5.4 结论 114
参考资料 114
第6章 基于MP的图像稀疏分解快速算法 117
6.1 图像稀疏分解的原子库 117
6.2 基于原子能量特性的图像稀疏分解算法 118
6.3 在低维空间实现的图像稀疏分解算法 124
6.4 基于智能计算的图像MP稀疏分解 127
参考资料 138
第7章 稀疏分解在图像去噪中的应用 140
7.1 稀疏分解图像去噪原理 140
7.2 稀疏分解中图像上信息与噪声的区分 141
7.3 稀疏分解图像去噪与最佳模板去噪的比较 148
参考资料 151
第8章 稀疏分解在图像低比特率压缩中的应用 152
8.1 引言 152
8.2 基于稀疏分解的图像压缩国内外研究现状及分析 153
8.3 基于稀疏分解的图像压缩方法 155
8.4 基于排序差分和稀疏分解的图像压缩编码方法 160
8.5 结论 165
参考资料 166
致谢 169
附录A 基于MP的信号稀疏分解参考程序 170
附录B 基于MP的信号参数估计参考程序 176
附录C 基于GA和MP的信号稀疏分解参考程序 179
附录D 利用FFT实现基于MP的信号稀疏分解参考程序 186