说明：压缩感知算法中观测矩阵为哈达玛矩阵重构算法为OMP时的测量相对误差与观测矩阵维数的关系

哈达玛矩阵 测量矩阵 Hadamard-matrix 观测矩阵 哈达玛-matlab

说明：灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点 （x，y）及偏离它的另一点 （x+a，y+b），设该点对的灰度值为 （g1，g2）。令点（x，y） 在整个画面上移动，则会得到...

说明：两个l1准则下的噪声干扰信号压缩感知重构举例，两个例子的稀疏矩阵均为DCT矩阵，而观测矩阵分别采用单位阵和随机矩阵，有详细的步骤和使用方法，适用于初步的学习压缩感知方法。

l1-norm DCT重构 观测矩阵 压缩感知-噪声 稀疏---l1

说明：用于模式识别中的PCA降维输入数据data和option。data是一个矩阵，每一行代表一个样本。option是选择降维到多少维。

pca矩阵降维 PCA降维--矩阵 pca-降维-矩阵 pca-矩阵-降维 matlab-数据降维

说明：极化SAR图像处理中，将协方差矩阵转换为STOKES矩阵或Mueller矩阵的程序

极化SAR，矩阵 图像-sar-转换 极化SAR SAR协方差矩阵 SAR极化

说明：MATLAB做的矩阵计算器，涵盖一了一般的矩阵计算要求,矩阵加法，减法，除法，乘法，求逆，转置，旋转，求行列式，求迹，矩阵翻转等功能，方便使用

说明：若非奇异矩阵A能够分解为一个正交矩阵Q与非奇异上三角矩阵R的乘积，即： A=QR。则称其为A的QR分解。 实现QR分解的方法有很多种，包括Givens变换法，Householder变换法，Schemit正交化法。具体原理可以参考《矩阵论》（程云鹏，西工大出版）教材，这里仅给出三种实现QR分解的程序。

Givens 分解 householder 矩阵分解 qr-givens

说明：载波同步仿真，使用的是反馈补偿法，接收信号经补偿矩阵，误差提取，环路滤波，相位累加器后反馈回补偿矩阵，稳定后估计相位趋近相位差，存在相位模糊情况。

载波同步 反馈补偿法 补偿矩阵 误差提取 环路滤波 相位累加器 反馈回补偿矩阵 相位趋近 相位差 相位模糊

说明：一种利用梯度下降的加速求解低秩矩阵和稀疏矩阵的方法

APG--matlab APG-matlab sparse-low-rank 低秩稀疏 加速梯度下降

说明：该实例程序的作用是奇异值分解，输入预进行奇异值分解的矩阵，便可以直接运行

svd-矩阵分解 奇异值-matlab 矩阵SVD分解 奇异值分解-matlab 矩阵-奇异值分解