说明：压缩感知中一种非常典型的梯度投影算法，算法的速度非常快
说明：应用背景应用在压缩重构过程，该算法可以降低计算复杂度关键技术梯度投影法是基于l1范数最小进行求解的，解决的是一个受约束的二次规划，相对于其他算法，它降低了计算复杂度。
说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括随机梯度算法，相对梯度算法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，构成不同频率的调制信号，有小波分析的盲信号处理，模式识别中的bayes判别分析算法。
说明：利用自然梯度算法，实现了对10个数字音的识别，感应双馈发电机系统的仿真，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，应用小区域方差对比，程序简单。