顺序存储空间表示的稀疏矩阵的创建和矩阵运算

MATLAB用压缩感知恢复一维信号例子，用高斯测量矩阵获得测量值，用OMP算法恢复原始一维信号。

导出matlab稀疏矩阵到txt

稀疏矩阵（矩阵零元素个数远大于非零元素），为节省存储空间，用三元组

稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示形式，以及各表示形式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。

谷歌提供的网页数据，并计算其pagerank值 谷歌数据连接http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz

SuiteSparse是世界上最优秀的系数矩阵处理工程之一。但是SuiteSparse提供的官方代码仅包含在matlab、linux环境下编译的生成文件，不能生成在windows操作系统下VS环境下的C++库函数。本文件包括一个库函数cs.cpp和一个头文件cs.h，其中的代码是移植自SuiteSparse官方代码中的Csparse原始代码，功能包括除了复数矩阵以外的所有功能，已成功在vs2010的c++环境下执行过，在毕业设计中用于求解超大型稀疏矩阵的线性方程组（也就是大型稀疏矩阵的除法）。以下是SuiteSparse的介绍。 SuiteSparse是一组C、Fortran和MATLAB函数集，用来生成空间稀疏矩阵数据。在SuiteSparse中几何多种稀疏矩阵的处理方法，包括矩阵的LU分解，QR分解，Cholesky分解，提供了解非线性方程组、实现最小二乘法等多种函数代码。

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压缩感知基础内容，包括陶哲轩在外面讲座的ppt和一些大牛对CS的见解。

有学生信息表和稀疏矩阵的源代码，自己调试过，可用。 学生信息表，可进行信息的查询，插入删除等。 稀疏矩阵，可进行加减乘的功能。