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关于压缩感知重构算法， 压缩感知（Compressive Sensing, or Compressed Sampling，简称CS），是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向，由Candes、Terres Tao等人提出，挑战传统的采样编码技术，即Nyquist采样定理。-Reconstruction algorithm on compressed sensing, compressive sensing (Compressive Sensing, or Compressed Sampl
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：压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论，它突破了传统奈奎斯特采样定理
的限制，以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原信号或估计信号的相关参数。将压缩感知理论应
用到DOA估计，可以解决传统DOA估计中高采样率、以及较多辐射源信号条件下难以定位的限制。研究了基于压缩感知理
论的DOA估计方法，并利用MATLAB进行仿真，通过与传统MUSIC算法比较可知，基于压缩感知的DOA估计方法具有显著
的优势-The theory of Com
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MATLAB implementation of compressive sensing example as described in R.
Baraniuk, Compressive Sensing, IEEE Signal Processing Magazine, [118],
July 2007.-MATLAB implementation of compressive sensing example as described in R.
Baraniuk, Comp
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Matlab code for compressive sensing
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Matlab program for Block Compressive sensing using FOCUSS
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论文压缩计算鬼成像《Compressive sensing computational ghost imaging》的附带原码，可实现压缩鬼成像的仿真。已跑通(Compression calculation ghost imaging code, can achieve compression ghost imaging simulation.)
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