说明：本matlab程序主要是处理稀疏信号重构问题的，基于L1迭代阈值算法进行恢复的。（软阈值算法）
阈值-稀疏 重构L1 迭代软阈值 稀疏重构 迭代阈值算法
说明：利用L1-homotopy算法实现信号的重构
homotopy 重构L1 L1_homotopy_v2.0 V2 信号重构
说明：这厮压缩感知恢复算法中L1同伦优化的算法
压缩感知 L1-homotopy 同伦 同伦算法 L1_homotopy_v2.0
说明：感觉这份代码中最有价值的应该是水声信道的建模，该源码来自美国 Parastoo Qarabaqi, Northeastern University, 2013其次其提供了基于l1范数下PCA处理算法，来对经由水声信道的信号进行处理给出误码率图，启动比较程序需要先使用信道生成函数对信号进行生成。
水声--信道 uwa 水声信道建模 水声信道 L1范数
说明：全变差图像去噪，用的分裂Bregman迭代算法，分别用到了L1，、L2、和Lp范数来做的，其中在L1模型中还用到了高斯赛德尔迭代和收缩算子，
l2范数 全变差范数 l2/l1范数 Bregman-lp Bregman
说明：解L1正则化回归问题（lasso）的Lars算法
lasso-回归 LARS-LASSO Lasso-算法 lasso回归算法 lasso回归
说明：基于线性规划的凸优化求解L1范数问题，获得稀疏解。包含几种求解方法，适用于不同类型。算法简单明了，便于理解，是一套很实用的求解工具箱。
matlab 优化 稀疏 求解 范数
说明：利用压缩感知实现波达方向估计，运用奇异值分解对接收信号进行降维，再利用L1范数进行估计
说明：人脸检测：A 循环加权平均方法 L1 低秩矩阵分解的缺少的条目
matlab 矩阵 分解 缺少 方法
