信号稀疏表示已在广泛的应用领域中引起了广泛的关注。 信号稀疏表示的主要目标是从不确定线性系统中找到具有最少非零项的稀疏解，这会导致各种优化问题。 在本文中，我们提出了一种自适应梯度投影（AGP）算法来解决信号稀疏表示中的分段凸优化问题。 为了找到稀疏解，AGP提供了自适应的步长调整，以将迭代解从次优稀疏解的吸引盆中移出，并进入稀疏解的吸引盆。 理论分析用于证明其快速收敛性。 在压缩频谱感测中的实际应用的实验结果表明，在低信噪比的环境中，AGP优于传统的检测算法。

% 主要参考是： % 分布式多雷达架构中目标定位的功率分配策略% 罗森的梯度投影方法，经过修改以保证收敛% MS Bazaraa、HD Sherali、CM Shetty，“非线性规划：理论% 和算法”，第 2 节。 编，威利，纽约，1993 年。 ％Omer CAYIR ).01.2015

压缩感知应用于图像降噪，具体方法有快速梯度投影重建等等的降噪算法和matlab代码。

MATLAB程序，梯度投影法解决有约束的优化问题，一维搜索

压缩感知中的梯度投影法，可以更好地进行图像重构与压缩。