动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确定非零元素的位置，获得DOA的实时估计值，最终实现运动目标的动态DOA跟踪。

提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法.在混叠矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀疏信号重构算法.系统方程As( t) =x( t)的任一解,由它的一个特解与其相对应的齐次线性方程组的一组基的线性组合之和表示,从而使原来直接估计有n个独立变量的源信号s( t)转化为估计只有n-m个独立变量的系数向量z.再借助稀疏表示实现盲源信号的分离.仿真实验验证了新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求.

请阅读以下文章，详细了解算法-约翰·赖特（John Wright），阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）通过稀疏表示进行鲁棒人脸识别，伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的协调科学实验室，艾伦·杨，美国加州伯克利。 使用的数据库是 MIT-CBCL 和 YaleB 数据库，它们来自http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html和http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/ yalefacesB.html 。

动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确定非零元素的位置，获得DOA的实时估计值，最终实现运动目标的动态DOA跟踪。

L1范数正则化最小二乘计算min||y-Ax||^2+lambd||x||问题最优解

Mlanfar实验室提出的基于L1范数的MAP算法

1、matlab代码，实现稀疏表示中L1范数最小化的求解问题。 2、稍微修改了一下函数的接口，解决了用C++调用这个matlab函数时参数传参问题。因为该函数用到了varargin，可变参数传参，而C++参数传递都是固定的。 3、代码我自己亲自用opencv调用过，可以使用。 4、如果不用将Matlab的.m文件生成dll供c++调用，则可以去我的资源里面查找一下，里面我上传了一个由m文件生成的.h,.dll,.lib供C++调用的文件。直接将三个文件放入到C++代码可以访问到的地方即可。

一种经典的基于L1范数的稀疏重构算法，进行DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果，需要matlab中的凸优化工具箱，安装地址及教程可参考https://blog.csdn.net/summer15407901/article/details/104274177?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-104274177.142^v10^control,157^v12^control&spm=1018.2226.3001.4187

针对阵列天线在相控阵雷达、卫星通信以及MIMO雷达系统等实际应用中重量、尺寸和成本受限的问题，提出了一种基于迭代加权[L1]范数的稀疏阵列综合方法。通过对稀疏阵列综合理论的分析，提出使用加权[L1]范数代替[L0]范数，避免了NP问题的求解；通过复数求导结合启发式近似方法对阵列激励进行优化选择，即可得到一个其辐射波形逼近给定的期望值的稀疏阵列。仿真结果表明，与现有的稀疏阵列综合方法相比，该方法可以在满足辐射特性的前提下得到阵元数目更少同时孔径更短的阵列。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：稀疏表示人脸识别核心问题L1范数源代码_稀疏表示_人脸识别_L1范数_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员