说明：函数来计算一维信号集合上的Karhunen-Loeve变换（KLT）

klt KLT-transform klt-matlab ensemble The-Ensemble

说明：vissim感应信号控制，vap,pua有关编程的详细说明

vissim；VAP； vissim感应 PUA vissim vap

说明：现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，tuhrzmX参数单径或多径瑞利衰落信道仿真，双向PCS控制仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，hCxHWym条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，使用混沌与分形分析的例程。

BP信道估计 BP-信道估计 bp网络--信道

说明：l1-magic：基于凸规划的稀疏信号恢复，l1-magic的matlab代码，l1-magic: Recovery of Sparse Signals via Convex Programming

l1_magic convex-programming l1-L1-MAGIC convex-matlab-code l1

说明：L1svd，一种经典的稀疏信号表示估计doa的方法，包含窄带和宽带，本代码使用的阵列为均匀圆阵。

宽带信号的Doa 稀疏宽带 DOA-L1 阵列信号-稀疏 l1-svd-doa

说明：L1-SVD与OMP算法在重构稀疏信号上的比较

SVD-OMP omp-l1 svd重构 重构L1 l1_svd

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：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：压缩感知 L1范数最小化算法正交匹配追踪法重构信号

l1-norm omp-l1 最小l1范数 l1 compressIve-sensing