matlab中存档算法代码SIRT-FISTA-TV重建算法 SIRT-FISTA-TV是一种规则化的迭代重建算法，对嘈杂和模糊的数据非常健壮，并且可以大大减少丢失的楔形伪影。 它包括三个步骤： SIRT更新（也可以使用SART和OS-SART） 电视最小化（使用渐变下降） FISTA技术可加快收敛速度 使用CUDA mex函数可在GPU上加速该算法。 它取决于两个工具箱：ASTRA和Spot。 使用了ASTRA的投影和反投影功能。 Spot工具箱用于提供一个MATLAB框架，该框架将线性运算包装到行为类似于矩阵的MATLAB对象中。 我们提供了两个示例来测试该算法：example1.m和example2.m，它们在正确执行安装后应该很容易运行。 安装 在MATLAB文件浏览器中选择“ ASTRA-工具箱”，“ Spot-工具箱”，“电视最小化”和“数据” ----->右键单击----->添加到路径----->选定文件夹和子文件夹。 请注意，如果不是这样，您可以键入命令“ filebrowser”以打开MATLAB文件浏览器。 安装CUDA工具包（8.0版效果很好）链接： 安装C ++

b-样条配准matlab代码运动估计-压缩传感-MRI 该存储库包含JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco论文中介绍的基于 B 样条的压缩感知 (SPLICS) 方法的 MATLAB 代码。 小动物研究中自门控心脏电影 MRI 的总变异与基于运动估计的压缩感知方法的比较。 PLOS ONE 9(10): e110594, 2014. DOI: SPLICS 通过将连续帧之间的运动建模到重建框架中来概括时空总变化 (ST-TV)。 使用基于分层 B 样条的非刚性配准方法估计运动。 SPLICS 解决了以下问题 其中第一项对应于 TV，T 是时间稀疏算子，F 是傅立叶变换，u 是重构图像，f 是欠采样数据。 使用 Split Bregman 公式可以有效地解决优化问题。 这个演示 此演示在心脏电影 MRI 数据上比较 TV、时空 TV 和 SPLICS。 此版本的 SPLICS 包括两个步骤：i) 根据先前的重建（在此示例中由 TV 给出的图像）估计运动，以构建编码运动的稀疏时间算子，ii) 考虑先前估计的运动算子的图像

对于同轴傅里叶数字全息，传统重构算法应用快速傅里叶逆变换算法进行重构，但采样过程需要满足香农采样定理，导致海量采样数据，大大增加了存储和传输的代价。提出了一种基于压缩传感的相移同轴傅里叶数字全息重构方法，利用马赫曾德尔干涉光路采集同轴全息图，对采集数据进行部分采样、测量；然后利用最小全变分法对采集的数据进行数值再现。数值仿真结果表明，基于压缩传感的傅里叶全息重构算法优于基于快速傅里叶逆变换的传统算法，它将全息数据的采集和压缩合为一步进行，不仅采样数据明显少于传统采样数据，而且利用约8%的数据仍然能精确地重构出原图像。

Three-dimensional compressive sensing algorithms

压缩感知 matlab实现 % 压缩传感的非线性共轭梯度方法实现（该程序可应用到核磁共振成像） % 采用全变分技术和快速傅立叶变换技术 % 随机测量方式为傅立叶域的采样

当射频（RF）通道之间的增益不一致以及目标角度信息与系统感测模型不匹配时，基于多通道压缩传感（CS）的到达方向（DOA）估计算法的性能会降低。 为了解决这些问题，提出了一种新的基于感知模型优化的单通道基于CS的DOA估计算法。 首先，建立了一种基于单通道阵列的DOA稀疏感知模型，该模型考虑了感知模型的失配。 其次，提出了一种新的基于单通道CS的DOA估计算法。 该算法背后的基本思想是针对目标角度信息矢量和传感模型量化误差矢量分别迭代求解两个CS优化。 另外，它避免了由于RF通道之间的增益不一致而造成的DOA估计性能损失。 最后，通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

随机等效采样技术通过对周期信号进行多次随机时间间隔取样，以时间间隔为序排列采样数据，形成具有较高等效采 样率的波形。然而，由于时阃fH】隔的非均匀性，很难采集到足够的有效信号重构原始波形。为了克服这种信息不足引起的重构 误差，提出了一种基于压缩传感理论的随机等效采样信号重构方法，构造了随机等效采样测最矩阵。该方法能够对周期信号以 低于信号奈奎斯特频率的采样率进行随机采样，通过最优化问题从有限的采样值中重构原始信号。最后通过实验对该方法的 可行性进行了验证。

给出了OMP的一种改进方案，提出了一种基于行列均衡图像重建的增强方案，提出了变步长自适应匹配追踪(VssAMP)算法。

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这项工作解决了使用压缩传感 (CS) 技术从单传感器相机恢复多光谱图像的问题。 这是一项探索性工作，因为以前没有解决过这个特殊问题。 因此，我们不会试图“竞争”和“超越”任何先前的工作。 我们考虑了两种类型的传感器阵列——均匀和随机； 以及两种恢复方法-Kronecker CS和小组稀疏重建。