基于加权1范数的稀疏重构波达方向估计算法

6压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样（Compressive sampling）或稀疏采样（Sparse sampling），是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。

稀疏重构工具包，对稀疏重构的学习有很大帮助

CS多种稀疏重构方法以及仿真结果matlab

一种经典的基于L1范数的稀疏重构算法，进行DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果，需要matlab中的凸优化工具箱，安装地址及教程可参考https://blog.csdn.net/summer15407901/article/details/104274177?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-104274177.142^v10^control,157^v12^control&spm=1018.2226.3001.4187

基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究

一种新的特征矢量稀疏重构的DOA估计方法

压缩感知中用到系数分解算法，这是一种omp的系数分解算法

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使用Lp范数的稀疏重构空间谱估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。