礦山數(shù)據(jù)壓縮采集及其重建方法研究

1 緒論
1．1 引言
1．2 研究背景與意義
1．3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1．4 本書(shū)的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
1．5 小結(jié)
2 壓縮感知理論
2．1 引言
2．2 壓縮感知數(shù)學(xué)模型
2．3 信號(hào)的稀疏表示
2．4 稀疏觀測(cè)理論
2．5 稀疏信號(hào)重建
2．6 小結(jié)
3 混沌觀測(cè)矩陣研究
3．1 引言
3．2 信號(hào)重建評(píng)估指標(biāo)
3．3 混沌觀測(cè)矩陣
3．4 小結(jié)
4 StORCP重建算法研究
4．1 引言
4．2 基于殘差收斂的分段正交追蹤（StORCP）算法
4．3 StORCP相關(guān)實(shí)驗(yàn)
4．4 StORCP算法重建性能分析
4．5 小結(jié)
5 CCBAM觀測(cè)及重建算法研究
5．1 引言
5．2 壓縮觀測(cè)應(yīng)用問(wèn)題
5．3 基于系數(shù)貢獻(xiàn)度的自適應(yīng)觀測(cè)矩陣
5．4 CCBAM相關(guān)實(shí)驗(yàn)
5．5 增強(qiáng)CCBAM算法
5．6 小結(jié)
6 多尺度1-bit壓縮感知算法研究
6．1 引言
6．2 礦山物聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)
6．3 多尺度1-bit壓縮感知算法
6．4 小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7．1 結(jié)論
7．2 展望
附錄
參考文獻(xiàn)