压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制，利用该理论研究和实现了二维图像的压缩采样和重建。该方案利用小波变换实现图像稀疏化，利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅里叶变换生成随机测量矩阵，并对小波变换后的高频子带进行加权采样，用改进的基追踪算法实现二维图像压缩感知重建。仿真实验结果表明，该方案重建图像的客观评价PSNR效果较好。

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文中针对无线通信系统中稀疏信道估计算法进行研究，通过对比传统的基于训练序列的信道估计算法LS，对基于压缩感知的稀疏信道估计算法OMP进行分析。讨论了训练信号长度、信道稀疏度及噪声强度对整个估计性能的影响。在相同的实验条件下生成二维稀疏信号，从精确重构概率和信噪比方面对比了两种算法的性能。证明压缩感知方法可以有效的利用稀疏特性，在较短的训练序列情况下实现信道脉冲响应的精确估计。

omp（正交匹配追踪算法、MATLAB编写）

基于Matlab编写压缩感知重建算法集，包括OMP，CoSaMP，IHT，IRLS，GBP，SP和ROMP.(Matlab codes for CS recovery algorithms, including OMP, CoSaMP, IHT, IRLS, GBP, SP and ROMP.) CS_recovery_algorithms_OMP_SP_IHT .................................\CS Recovery Algorithms.pdf,428181,2010-07-23 .................................\software .................................\........\Demo_CS_CoSaMP.m,3456,2010-07-16 .................................\........\Demo_CS_GBP.m,8278,2010-07-15 .................................\......

压缩感知算法稀疏分解，然后随机观测，OMP恢复

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图像压缩感知算法的omp实现matlab版

压缩感知应用于波达方向估计算法

针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题，提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上，构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵，并给出了成像质量评估标准，实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明，利用该方法成像，不仅可以减少雷达成像发射脉冲数，而且可以有效减少目标成像的时间，同时还能获得高质量的目标ISAR像。