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针对压缩感知，进行了多种算法的代码模拟。

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简介：
利用压缩感知技术进行信道估计，涉及了SAMP、OMP、SWOMP、StOMP等算法，并与稀疏性（sparse）的概念密切相关。 这种方法的核心在于通过稀疏表示来解决信道估计问题，从而实现高效且准确的信号恢复。

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  • 【压缩感知】利用DeSCI算法进行视频压缩感知的Matlab代码.md
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    本文档提供了一种基于DeSCI算法实现视频压缩感知的MATLAB代码示例。通过该代码，读者可以深入理解并实践如何运用稀疏表示理论对视频数据进行高效编码与解码。 各类代码适合新手学习的电子书可以免费领取。
     
  • 改进的压缩感知GBP算法
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    本文提出了一种改进的压缩感知贪婪追加算法(GBP)，通过优化原有的搜索策略和更新规则，在保证信号重构精度的同时提高计算效率。 压缩感知GBP算法以及冗余字典在MATLAB中的应用。
     
  • 改进的压缩感知MSBL算法
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    本研究提出了一种改进的多信号盲解卷积（MSBL）算法应用于压缩感知领域，显著提升了稀疏信号恢复精度与效率。 Wipf和Rao提出的基于SBL算法的Matlab代码可以用于解决MMV问题。
     
  • 改进的压缩感知OMP算法
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    本研究提出了一种改进的压缩感知正交匹配 Pursuit (OMP) 算法，旨在提高信号恢复精度和计算效率。通过优化阈值选取策略与迭代过程，该算法在多种测试场景中表现出优越性能。 压缩感知中的OMP恢复算法的MATLAB仿真研究
     
  • 基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩
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    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影，实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分，作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下： - compressed_sensing/presentation：包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup：包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data：存储三个示例图像，其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外，在compressed_sensing/src目录下有更多代码，其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
     
  • 改进的压缩感知算法MMP-DF
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    简介：MMP-DF是一种改进的压缩感知算法，通过优化测量矩阵和重构方法，提高了信号恢复精度与效率，在多种应用中表现出色。 MMP算法提出的文献是《Multipath Matching Pursuit》，发表在IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY上。该文章的作者同时也是gOMP算法的作者，并且现在复旦大学任教。 主要贡献在于，文章将传统贪婪算法中的原子选择问题建模为组合树搜索的问题，提供了一种新的解决思路。对于传统的贪婪算法改进而言，不外乎以下几个方面：调整原子的选择策略、调整原子相似性的准则等。其中，在调整原子选择策略上又可以分为以下几种情况：每次迭代中只选择单个原子（如OMP），或者在每次迭代中同时选择多个原子（例如CoSaMP算法会选择K个，SP算法则会选择2K个，gOMP算法会选取S个）。此外，还可以通过设置阈值来进行灵活的原子选择，并且该阈值更接近于观测矩阵和残差内积的变化规律。比如StOMP、SWOMP以及TOMP等算法。 在原子的选择过程中，许多单一执行路径的算法可以借鉴CoSaMP中的回溯思想来进一步提高重构精度。对于有步长设置的情况而言，在步长大小上如何设定（是固定还是变化），如果需要变化的话又应该怎样改变等问题，目前仍有学者进行研究。 以上提到的各种改进方法和策略都面临一个共同的问题，那就是只有一方面的考虑或优化。
     
  • 图像压缩感知算法的源代码
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    本源代码实现了一种高效的图像压缩感知算法，通过稀疏表示和随机投影技术大幅减少数据量，同时保持高质量的重建效果。 本压缩包内包含以下资料：1. 包含BP、MP、OMP、BCS等多种经典算法的matlab图像压缩感知代码；2. 压缩感知图像处理MATLAB程序；3. 分块压缩感知图像处理仿真BCS，利用医学图像在某些变换域内的稀疏性进行CT图像重建，并计算RMSE与原图对比。通过调整bm、bn数值改变分块大小，修改p值可调节采样率，运行时间会受这些参数影响（通常需要大约1分钟）；4. 压缩感知图像重构算法工具包，包含OMP、BP、IHT等常用压缩感知图像重构算法；5. matlab压缩感知代码；6. 使用BP算法实现的压缩感知及原始与还原图对比；7. 图像压缩感知之AMP算法matlab程序，在迭代30次左右可以达到较小误差；8. 基于压缩感知BP、BP、OMP和StOMP二维图像比较，包含详细代码以及三者之间的图像效果对比；9. 分布式压缩感知相关资料；10. 用于单像素相机的TVAL3算法（可用于图像重构）；11. 包含一维二位三维图像处理与恢复算法的压缩感知CS matlab程序集；12. 压缩感知TwIST，包含IST、OMP、StOMP和TwIST等重建算法的matlab代码；13. OMP算法代码实现压缩感知；14. 使用l1qc_logbarrier方法编写的压缩感知matlab代码；15. 包含SP（可修改为CoSaMP）算法在内的压缩感知源码集；16. 基于Matlab的多种CS恢复算法，包括OMP、CoSaMP、IHT、IRLS、GBP和ROMP等；17. 多种压缩重构算法实现代码，如MP、OMP及其变体。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知算法代码
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    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的压缩感知算法代码，涵盖信号重建、稀疏编码等核心功能，适用于学术研究与工程应用。 压缩感知，又称压缩采样或压缩传感，是一种新的采样理论。它通过利用信号的稀疏特性，在远低于奈奎斯特采样率的情况下，采用随机采样的方式获取信号的离散样本，并使用非线性重建算法完美地重构原始信号。
     
  • 基于压缩感知的OMP算法代码
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    本项目提供一种实现基于压缩感知理论的正交匹配 pursuit（OMP）算法的源代码。该算法用于信号处理与稀疏表示领域中有效重构原始信号。 正交匹配追踪算法（OMP算法）是用于稀疏信号重构的经典压缩感知贪婪算法。
     
  • 改进的压缩感知阈值收缩算法IST
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    本研究提出了一种改进的迭代阈值收缩算法（IST），旨在提升信号恢复质量和效率，在保证低计算复杂度的同时，显著改善了稀疏信号重构性能。 对压缩感知的阈值收缩算法IST进行了改进，并提供了详细的中文注释。