说明：最热门的稀疏表示的算法，马毅等人在PAMI上发表的文章代码

matlab稀疏表示 最稀疏 稀疏表示-MATLAB sparse sparse-comp

说明：压缩感知中利用增广拉格朗日方程解最小稀疏正则化的恢复算法

正则化稀疏 正则化-恢复 正则化-matlab 拉格朗日方程 稀疏恢复

说明：应用背景这个例子涉及的信号在频域稀疏因此，随机测量的时域。此代码演示了使用稀疏信号的压缩传感在时域。该信号由一个超宽带（超宽带）脉冲组成在时域。该信号是稀疏的时间域，因此频率域随机测量。关键技术这里L1魔术的matlab代码是用来恢复为使用l0范数最小化L1范数凸松弛优化技术的信号。

matlab 基于 压缩 感知 稀疏 信号 估计

说明：陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。

最优化问题求解 压缩感知 稀疏信号 和图像处理

说明：l1_ls 是一个目前最好的求解稀疏矩阵方程解的算法之一，这是作者发布的最新 matlab 源代码。

稀疏解 L1-LS l1-ls ls l1

说明：实现信号稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法等一系列最新理论成果。

稀疏变换 观测矩阵 重构算法

说明：稀疏表示在人脸识别中的应用（最新版），很经典论文。

稀疏表示 人脸识别

说明：该源码实现了使用基于稀疏表示的人脸识别算法。使用GPSR作为l1模最小化方法。

SRC稀疏表示 SRC-识别 SRC识别算法 GPSR-L1 matlab人脸识别

说明：使用加权子空间拟合（WSF）实现稀疏均匀圆阵DOA估计。优化过程用的是最陡下降法。

稀疏---圆阵 子空间拟合doa 圆阵优化 圆阵 子空间拟合-DOA

说明：该代码可用于超分辨率稀疏混合估计，由S.的Mallat在图像处理，第一卷的IEEE交易发表了一篇论文。 19，没有。 11，2010年11月，是国家的最先进的算法做图像超分辨率，图像缩放。它进行了小波域的SR。

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