说明：基于接收矩阵的稀疏重构，L1-SVD，阵列信号处理方面。

接收矩阵 稀疏重构 L1-SVD 阵列信号

说明：实现信号稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法等一系列最新理论成果。

稀疏变换 观测矩阵 重构算法

说明：阵列信号处理，空间谱估计，利CVX工具箱实现稀疏重构的单快拍DOA估计。

CVX CVX--DOA cvx工具箱DOA 稀疏谱 doa-稀疏重构

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：基于欧几里得距离的聚类分析，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,是国外的成品模型，进行逐步线性回归，MIMO OFDM matlab仿真,利用matlab GUI实现的串口编程例子。

matlab 算法 源程序 多种 信号 稀疏 重构

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，实现串口的数据采集，到达过程是的泊松过程，微分方程组数值解方法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，应用小区域方差对比，程序简单。

算法 代码 调试 一个 多种 信号 稀疏 重构

说明：CS压缩传感的初级教学代码，使用OMP重构，已注释，包括1维信号，2维图像的重构，分别使用dct和小波稀疏，列扫描和分块法进行omp重构

CS_DCT CS图像重构 图像分块代码 1维CS dct-omp

说明：MP算法(正交匹配追踪算法)作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。OMP算法的改进之处在于：在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。

matlab 一维 OMP 重构

说明：Relief计算分类权重，有小波分析的盲信号处理，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），信号处理中的旋转不变子空间法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，多元数据分析的主分量分析投影。

matlab

说明：动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通...

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