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：用小波变换作为稀疏基，采取OMP算法将图像重建恢复，由于算法计算量大会导致成像时间过长，程序用改进的分块处理缩短了时间，

分块算法 小波稀疏基 小波变换基 小波变换稀疏 稀疏基

说明：    该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程...

RSSD 共振稀疏分解 小波变换 RADWT

说明：基于Curvelet变换的样本块图像修复算法提高现有样本块修复算法性能。首先利用Curvelet 变换估计待修复图像的4方向特征．然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度，在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数

稀疏度估计 基于样本块 图像修复matlab 结构稀疏度 颜色估计

说明：宽带稀疏模拟信号的有效采样和稳定重构,利用该软件包在MATLAB中对调制宽带变换器进行仿真。

宽带稀疏 模拟信号 稳定重构 调制宽带变换器 MWC

说明：应用背景 ； ；剪切波变换，这是一个很好的本地化和优化稀疏有一个简单的数学构造与快速算法实现。这些优点使剪切波变换的一个有吸引力的候选人图像表示关键技术（一）对噪音图像进行分解。（b）获得不同子带和不同采用方向滤波方向剪切波系数。

matlab 图像 变换 剪切

说明：一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,分数阶傅里叶变换计算方面,光纤无线通信系统中传输性能的研究，计算时间和二维直方图,matlab小波分析程序，意信号卷积的运算,并且绘制图象。

matlab 算法 压缩 编译 感知 稀疏 适应

说明：快速扩展随机生成树算法，通过反复训练模板能有较高的识别率，单径或多径瑞利衰落信道仿真，时间序列数据分析中的梅林变换工具，关于小波的matlab复合分析，阐述了负荷预测的应用研究。

算法 源码 多种 信号 稀疏 重构

说明：小波变换的稀疏表示程序，用于对压缩感知方面稀疏变换的学习，采用的小波变换的方法对采样信号进行稀疏变换，适用于对压缩感知方面的起步学习和云应用。

说明：本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。

压缩感知FFT 匹配追踪-重建 部分哈达玛 DCT稀疏矩阵 FFT-压缩感知