MMP算法提出的文献： Multipath Matching Pursuit----IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY 文章的作者也是gOMP算法的作者，现在在复旦大学任教 主要贡献：文章将传统贪婪算法的原子选择问题建模为组合树的搜索问题，为原子选择提供了新的思路。 在传统贪婪算法的改进中，不外乎以下几个方面：调整原子选择策略，调整原子相似性的准则等 其中调整原子选择策略又分为以下几种： 每次迭代选择单个原子（OMP），每次迭代选择多个原子（如：选择K个的CoSaMP算法，选择2K个的SP算法，选择S个的gOMP算法），通过阈值门限来进行原子选择，这样保证了每次迭代原子选择的灵活性，阈值则更贴近于观测矩阵和残差的内积变化规律（StOMP算法，SWOMP算法，TOMP算法等等） 在原子选择过程中，许多单向执行的算法可以结合CoSaMP算法中的回溯思想，来进一步提高重构精度。 在有步长设置的算法中，如何设置步长大小，是固定步长还是变步长，如果变的话，该如何改变，到目前为止均有学者做研究。而以上提到的算法都有一个共同的问题，就是只有一

频谱感知，是指认知用户通过各种信号检测和处理手段来获取无线网络中的频谱使用信息。从无线网络的功能分层角度看，频谱感知技术主要涉及物理层和链路层，其中物理层主要关注各种具体的本地检测算法，而链路层主要关注用户间的协作以及对本地感知、协作感知和感知机制优化3 个方面。

里面包含CS去噪算法体系、去噪体系优缺点、视频去噪体系、重构算法总结四个文件，是本人读研三年的总结，适合压缩感知方向的初学者

经典的通信感知算法

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颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

很全的BP重构信号算法，关于压缩感知的经典算法哦

安全技术-网络信息-认知无线网络中基于联盟博弈的频谱感知算法研究.pdf

压缩感知算法稀疏分解，然后随机观测，OMP恢复

通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度，但是在具有频谱感知数据窜改（spectrum sensing data falsification，SSDF）节点的环境下，系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题，提出了一种基于加权序贯检测（weighted sequential probability ratio test，WSPRT）的频谱感知融合算法。通过给每个节点赋予信誉度权值，设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点，从而优化系统感知性能。仿真实验表明，所提出的算法减少了SSDF节点带来的影响，提高了系统的检测准确率和稳定性。