发布时间 : 星期三 文章基于压缩感知的SAR雷达成像后面附有程序更新完毕开始阅读a16d356731126edb6f1a10bf
大学本科生毕业设计（论文）
压缩感知（CS）的诞生在学术界引起了极大的反响，已经对理论数学、计算数学、计算科学、概率论、信息论、信号处理、电子工程、光学工程等诸多领域产生了重要影响。在该理论框架下，采样速率不再取决于信号的带宽，而在很大程度上取决于两个基本准则：稀疏性和非相关性。压缩感知的三个核心问题分别为稀疏表示、测量矩阵的设计、重构算法。
虽然压缩感知理论具有广阔的应用前景，但其理论研究还不完善，相应的应用研究还处于起步阶段，仍有许多问题有待解决。主要有以下几个方面：（1）快速有效的稀疏分解算法的研究；（2）便于硬件实现和优化算法实现的测量矩阵的设计；（3）非L1范数驱动的可压缩信号的重建理论；（4）含有噪声时信号的快速的重构算法设计；（5）针对实际问题，基于CS理论的软硬件设计；此外CS 与其他领域的融合还远远不够，有待进一步的探讨研究。
尽管CS 体系还不完善，但它的出现已在信号处理及其他领域掀起了一股浪潮，它为目前许多尚未解决的难题提供了新思路和新方法。CS 理论有着强大的生命力，将会开创更加广阔的应用前景。
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致 谢
一个学期的时间很快地过去了，在本篇毕业论文即将完成之际，回首最初的选题，到开题报告中期报告等的提交，直到最近完成该篇论文，感触良多。
首先我要感谢我的指导教师 老师。老师严谨的治学精神，亲切和蔼又耐心的态度，渊博的学科知识等等都给我留下了深刻的印象。这一切给予了我巨大的力量使我能够顺利完成毕业设计。
我还要感谢实验室的 学姐和 学姐，两位学姐在我这几个月的学习中给了我许多专业性的关键指导意见，帮助我加深概念的理解，耐心解答我的困难与疑惑。学姐一丝不苟的科研态度也深深影响着我。学姐的指导，提高了我的学习能力并且端正了我的学习态度，提高了我的能力。
此外我还要感谢和我一起完成毕业设计的同学，他们同样给予了我许多无私的帮助。
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参考文献
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1、Chirp.m： clc;clear all;close all; c=3e+8;
% speed of light
pi=3.1415926; j=sqrt(-1);
Tp=10.e-2;
% transmitted pulse width % carrier frequency
fc=2.e+9;
Br=10.e+2; % transmitted bandwidth Fs=20.e+2; % A/D sample rate kr=Br/Tp; % range chirp rate
Tmin=0.1;Tmax=0.2;
Nr=(Tmax-Tmin+Tp)*Fs;%Nr=2^nextpow2(Nr); Ni=1:Nr;
tr=linspace(-Tp/2+Tmin,Tp/2+Tmax,Nr); dt=(Tmax-Tmin+Tp)/Nr;
x =exp(-j*kr*(tr-0.182).^2)+exp(-j*kr*(tr-0.12).^2); %figure;plot((real(x))) %--------
refer=exp(j*kr*(tr).^2); Psi0=fft(eye(Nr))/sqrt(Nr); for aa=1:Nr
Psi0(aa,:)=Psi0(aa,:).*refer; end
M=fix(Nr/2);K=20;
Phi=randn(M,Nr); % 测量矩阵(高斯分布白噪声)
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