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compressive sensing的介绍，很详细的PPT，说明了CS的发展-about the development and introduction of COMPRESSIVE SENSING.
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Bayesian Compressive Sensing
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用于压缩感知信号重建的正则化自适应匹配追踪算法.pdf-Regularized Adaptive Matching Pursuit Algorithm for
Signal Reconstruction Based on Compressive Sensing
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stanford大学开发用于解优化问题的系统模型，可用于解压缩感知恢复算法：BP、DS等-the system modeldeveloped by stanford University is used for the solution of optimization problems, such as compressive sensing recovery algorithm: BP, DS
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CS算法OMP该进算法，对傅里叶与 的信号进行稀疏采样-Compressive Sensing OMP
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标准压缩感知（CS）理论决定了可靠的信号恢复是可能给M= O（KLOG（N / K））的测量。我们证明了它可以通过利用超越简单的稀疏性和可压缩性由包括价值观和信号系数的位置之间的依赖关系更加逼真信号模型大大降低Mwithout牺牲的鲁棒性。-The standard compressive sensing (CS) theory dictates that robust signal recovery is possible from M=O(Klog(N/K))
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压缩感知OMP算法实现一维信号和二维图像重构-Orthogonal Matching Pursuit Algorithm for
Signal Reconstruction Based on Compressive Sensing
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压缩感知BP,OMP,StOMP算法实现信号重构-BP,OMP,StOMP algorithm for
Signal Reconstruction Based on Compressive Sensing
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压缩感知将数据的采样和压缩同时处理，仅需少量测量就能重建信号。测量矩阵直接影响着信号适应
的稀疏度范围和重建效果。为了减小测量矩阵与稀疏变换矩阵的互相干性，提出一种基于 KSVD-ETF 的测量矩
阵和稀疏表达字典联合优化的方法，在对测量矩阵进行 ETF 优化的同时利用 KSVD 方法更新优化表达字典，实
验结果中利用该方法优化矩阵所得重建信号 PSNR 有所提高，表明优化测量矩阵的方法在重建效果方面有一定
的优势。- Compressive sensing, a novel s
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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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这个是压缩感知重构算法代码，代码是NSL0算法，该算法重构性能良好。-this code is about compressive sensing, it is NSL0 algorithm.
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常用压缩感知恢复算法,OMP,ROMP,gOMP等，压缩感知入手基本算法-Compressive Sensing Reconstrication algorithm
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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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压缩感知入门程序，让你快速掌握压缩感知的基本思路-the fundamental of compressive sensing, you can understand the compressive sensing this code.
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compressive sensing algorithm
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MIMO系统中基于压缩感知的有限反馈方法研究,D对研究有限反馈有很好的帮助。-MIMO systems with limited feedback based compressive sensing method study, D finite feedback of good help.
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压缩感知（compressive sensing），基于压缩感知的图像恢复算法。-Compressive Sensing
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聚集结构压缩感知重建代码，和论文Bayesian compressive sensing for cluster structured sparse signals Signal Processing对应-cluster structure compressive sensing reconstruction code；corresponding to the paper Bayesian compressive sensing for cluster structured sparse si
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copressive sensing and spars data
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压缩感知经典重建算法，非局部低秩算法，实现低秩正则约束，优化压缩图片质量。(Compressive Sensing via Nonlocal Low-Rank Regularization)
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