压缩感知BP LASSO OMP STOMP算法（内含完整代码，包括DWT.m、fdrthresh.m|FWT_PO.m、SolveBP.m等M文件，有详细注释）

利用MATLAB对基追踪（BP）算法、正交匹配追踪（OMP）算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法仿真在不同信噪比下性能的比较

基于基追踪的压缩感知算法，非常实用，研究热点，可直接使用

压缩感知算法（MATLAB编写，简单易懂，有注释）

压缩感知算法（包括BCS implemented、compressive sensing basic knowledge、Matlab重构算法、omp等）

Tensor_CS（压缩感知算法、含完整的MATLAB代码）

一篇关于贝叶斯压缩感知算法的原理以及应用的外文文献，比较详细

基于压缩感知算法的光栅光谱重构及其应用特性研究

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自适应分配采样率。采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37 dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51 dB。不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05 dB。对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。

MATLAB源码集锦-基于压缩感知算法的数据压缩与复原代码