压缩感知中的omp算法实现微波成像

空间碎片具有密集分布的特点,同一个距离单元内的多个目标难以分辨。本文利用不同目标自旋周期不同,产生的多普勒频率差异,实现各目标回波的抽取及成像,提出一种基于空间碎片群目标的高分辨窄带成像方法。该方法基

本代码是基于压缩感知的光谱成像代码，与杜克大学文章想匹配

将压缩感知(CS)理论应用于荧光显微成像,设计搭建了一套新型的显微成像系统。使用液晶光阀实现待测图像到随机光斑的线性投影,以单点探测进行荧光信号采集,结合CS信号重构理论得到样品图像。采样数远低于Ny

。基于压缩感知理论设计的雷达和光学稀疏遥感成像系统，突破了Shannon-Nyquist定理的限制，以较少的测量数据实现了同等甚至更高质量的信号重构。

FEKO模型回波数据使用GTD模型对其进行参数估计而后成像压缩感知原理

基于压缩感知的空间稀疏目标成像方法研究

针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题,提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上,构建了基于目标横向稀疏度和观

微波成像仪一轨成像，可直接采用，不用再作数据处理

压缩感知各种重构算法经典论文合集MPOMPSAMPSPCoSaMPROMPStOMPIHT等以及RIP准则

信号稀疏重构的omp算法，内含有三个不错的omp算法的Matlab代码。