说明：该程序将计算机视觉的目标跟踪问题转化为寻找稀疏矩阵的过程，将预先的得到的样本粒子与稀疏矩阵线性相乘得到目标

视觉跟踪 mexLasso.mexw32 mexLasso mexLasso 跟踪

说明：1、随机生成一个5*5矩阵A，元素符合均匀分布；再随机生成一个5*5矩阵B，元素符合正态分布。对A和B进行加、减、乘、除、比较等矩阵运算，查看运算结果。2、创建5阶魔术矩阵，求A的行列式、特征值、逆、秩、迹、条件数。3、假设矩阵 ，求A的LU分解、正交分解、特征值分解、奇异值分解。4、创建6阶单位稀...

矩阵求解

说明：将图像分为16*16的分块进行计算,稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法,对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真。

观测矩阵 lena重构 图像-重构-omp 图像随机分块 DCT-OMP

说明：低秩矩阵与稀疏表示算法，详细的说明了低秩矩阵与稀疏表示的算法原理

低秩表示-MATLAB 矩阵低秩 低秩矩阵 低秩稀疏表示 sparse-low-rank

说明：此篇论文是利用稀疏低秩矩阵分解来实验的鲁棒图片的矫正。

矩阵低秩 低秩稀疏分解 低秩 低秩矩阵 矩阵低秩分解

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

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：利用块稀疏的方法求解感知矩阵，在压缩感知、图像恢复方面都可以应用

压缩感知-图像 Optisens-matlab 图像稀疏恢复 块稀疏 图像-压缩感知

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：阵列信号处理方面，基于相关矩阵的稀疏重构，利用cvx工具箱求解，DOA估计。

阵列信号 稀疏重构 cvx工具箱 DOA