Bayesian Compressive Sensing Using Laplace Priors

本程序主要讲解了基于压缩感知理论的DOA估计，程序主要从信号的稀疏，测量矩阵的设计以及重构矩阵来恢复时域信号，该方法通过谱峰搜索进行DOA估计，方法准确，分辨率高，希望能帮助大家。

压缩传感重构算法的matlab实现，包含pdf文档的算法描述，对于学习压缩传感理论有很大帮助。

Compressive Sensing Recovery Algorithms（压缩感知算法），包括：OMP，GBP，CoSaMP，IRLS，IHT等matlab实现及相应算法详解文档！希望对大家有所帮助！

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

图像的先验信息在降低CS反演的计算复杂度和提高重建质量方面起着重要作用。 本文提出了一种基于小波的多元追踪算法，该算法利用了图像的先验信息，而这些信息超越了简单稀疏性。 所提出的方法以多变量方式从多次测量中重建图像小波系数，并以提取的图像边缘作为先验信息来指导算法在CS恢复中的追踪过程。 通过边缘信息与多元联合恢复的交互作用，该算法显着提高了边缘明显，稀疏度高的CT，MRI等图像的重建质量。 数值实验表明，与其他最新的CS算法相比，所提出的算法具有更高的重构质量并保持更高的计算效率。

Static compressive strength prediction of open-hole structure based on non-linear shear behavior and micro-mechanics

Environment reconstruction is to rebuild the physical environment in the cyberspace using the sensory data collected by sensor networks, which is a fundamental method for human to understand the physical world in depth. A lot of basic scientific work such as nature discovery and organic evolution he

Meaningful Image Encryption Based on Reversible Data Hiding in Compressive Sensing Domain

杜克大学的Bayesian Compressive Sensing代码完整版。