说明：提供了二阶块稀疏算法，该算法特别适合于压缩感知

块压缩感知 块稀疏算法 UCA 压缩感知-matlab 压缩感知--超宽带雷达

说明：基于Curvelet变换的样本块图像修复算法提高现有样本块修复算法性能。首先利用Curvelet 变换估计待修复图像的4方向特征．然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度，在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数

稀疏度估计 基于样本块 图像修复matlab 结构稀疏度 颜色估计

说明：基于分块稀疏的压缩感知恢复算法的论文，并有一个简单的压缩感知的恢复实例

压缩感知-分块 block-稀疏 压缩感知算法 分块压缩感知 分块稀疏

说明：用于图像处理和信号DOA估计，是基于块稀疏的正交匹配追踪算法

匹配 doa稀疏 块稀疏BOMP 信号DOA估计 压缩感知图像处理

说明：压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。

cs稀疏采样 压缩-采样 采样 线性采样算法 Nyquist

说明：用小波变换作为稀疏基，采取OMP算法将图像重建恢复，由于算法计算量大会导致成像时间过长，程序用改进的分块处理缩短了时间，

分块算法 小波稀疏基 小波变换基 小波变换稀疏 稀疏基

说明：压缩感知里面的稀疏重建问题，在原来MP的算法的基础上，提出了分块的思想，即将原子库分块后，测试算法的性能。

MP算法 压缩感知 原子库 分块算法 稀疏重建

说明：即插即用算法的相关程序，1利用低秩+自适应（学习）字典稀疏分解从k-t空间测量值重建动态磁共振图像的LASSI.m-MATLAB函数。2m-MATLAB函数，通过使用块坐标下降算法（见上文[3]和[4]），从重塑字典列上具有秩约束（上界）的信号或图像块中学习合成字典。

共振稀疏分解 低秩稀疏matlab K. 即插即用-MATLAB

说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，GSM中GMSK调制信号的产生，采用了小波去噪的思想，计算多重分形非趋势波动分析，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。

算法 压缩 调试 工具 一个 感知 好用 稀疏

说明：将图像分为16*16的分块进行计算,稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法,对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真。

观测矩阵 lena重构 图像-重构-omp 图像随机分块 DCT-OMP