基于压缩感知的测量矩阵研究

Compressivesensing(CS)isanewapproachtosimultaneoussensingandcompressionofsparseandcompressiblesignal

压缩感知人脸识别算法研究，很好的一篇简述压缩感知应用的文章，很前沿，值得学习

压缩感知以随机投影的形式利用较少的非传统采样，重构稀疏的或可压缩的信号。Hough变换通常用于检测图像中的直线和其他参数化形状。提出利用Hough变换域的稀疏性，用CS寻找图像中的参数化形状的方法。进

在图像压缩感知重建中，针对重构效果和耗时不能兼得的问题进行深入研究。基于小波域稀疏，选用常规观测矩阵进行观测采样，通过对观测结果预定义滤波、选取信号硬阈值，引入共轭梯度下降算法，对分段正交匹配追踪（S

压缩感知材料，是一片学术论文，值得参考。

压缩感知是图像压缩领域的一种新的压缩方法，本代码对图像分为八成八小块进行压缩感知，效果不错

主要针对稀疏表示、观测矩阵设计和重构算法三方面内容分别进行阐述，重点对压缩感知重构算法方面的研究进行了综述。

压缩感知基础内容，包括陶哲轩在外面讲座的ppt和一些大牛对CS的见解。

压缩感知好的综述，清华大学，理论和算法。中文

图像压缩感知的文献。作者MSAR的高级研究员FengWu