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：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：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：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：读入一幅256*256图像，将它分成8*8pixel的若干块，对每块做DCT变换，保留Z型顺序的若干变换系数，进行IDCT重构图像，计算重构图像的信噪比
dct-idct 图像--IDCT matlab-DCT IDCT dct
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
说明：CS的一些重构算法包括OMP，somp，romp，SAMP，CoSaMp，GPSR等等其中还包括了小波变换，dct变换等等
SAMP重构算法 somp算法 samp-重构 omp小波 ROMP算法
说明：基于压缩感知中DCT基的BP算法，用基追踪算法重构原始信号
BP基追踪 基追踪BP BP重构算法 BP算法 压缩感知
说明：实现图像的分块压缩感知重建，DCT变换，OMP重构算法
DCT压缩感知 图像分块压缩 压缩感知-分块 压缩感知图像 分块-压缩感知
