稀疏信号
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信号重构算法
一种快速有效、性能可靠的信号重构算法是压缩感知理论的核心部分，对于这部分内容，许多卓有成效的研究工作正在陆续展开。从压缩感知理论提出至今，已经出现了多种稀疏信号的重构算法。重构算法主要可以归结为三大类：贪婪算法，凸松弛算法和组合算法。这里主要是SP算法 -
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最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用
陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。 -
压缩感知理论中的信号恢复问题
该代码实现的是压缩感知理论中的信号恢复问题。将压缩感知理论中的信号恢复问题转化为带参数约束的回归问题，从而利用贝叶斯理论实现参数估计，从而得高效的重建稀疏信号。
