说明：基于Matlab的压缩感知DCT、DWT、DFT正交基及过完备字典稀疏分解信号及重构。

稀疏信号重构 dct-dft-dwt 字典-重构 DCT过完备字典 稀疏基

说明：DCT在图像重构，压缩感知以及稀疏表示中的应用.

DCT 图像重构 压缩感知

说明：本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。

压缩感知FFT 匹配追踪-重建 部分哈达玛 DCT稀疏矩阵 FFT-压缩感知

说明：对256×256大小的8bit灰度lena图像进行仿真计算，稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构算法采用OMP（正交匹配追踪）算法。

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说明：基于KSVD算法的图像去噪算法，稀疏表示，字典学习，OMP算法，基于DCT字典的图像去噪，demo可以直接运行。

KSVD算法 图像去噪算法 图像去噪 去噪算法 稀疏表示 字典学习 OMP算法 DCT字典

说明：两个l1准则下的噪声干扰信号压缩感知重构举例，两个例子的稀疏矩阵均为DCT矩阵，而观测矩阵分别采用单位阵和随机矩阵，有详细的步骤和使用方法，适用于初步的学习压缩感知方法。

l1-norm DCT重构 观测矩阵 压缩感知-噪声 稀疏---l1

说明：CS压缩传感的初级教学代码，使用OMP重构，已注释，包括1维信号，2维图像的重构，分别使用dct和小波稀疏，列扫描和分块法进行omp重构

CS_DCT CS图像重构 图像分块代码 1维CS dct-omp

说明：CS压缩传感的初级教学代码，使用OMP重构，已注释，包括1维信号，2维图像的重构，分别使用dct和小波稀疏，列扫描和分块法进行omp重构。

CS_DCT CS图像重构 图像分块代码 dct-omp 分块法

说明：将图像分为16*16的分块进行计算,稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法,对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真。

观测矩阵 lena重构 图像-重构-omp 图像随机分块 DCT-OMP