说明：将toeplitz矩阵作为压缩感知测量矩阵，并对其进行性能评估。

测量矩阵 矩阵压缩 toeplitz 感知矩阵 压缩感知

说明：基于omp重构算法的压缩感知的正交化高斯测量矩阵的图像压缩算法

压缩感知图像 压缩算法 测量矩阵OMP 图像-重构-omp 高斯测量矩阵

说明：计算压缩感知的测量矩阵和稀疏基的RIP因子。

压缩感知 压缩感知基 RIP计算 测量矩阵 计算矩阵RIP

说明：ONSL0稀疏重构算法是NSL0的优化版 输入: y:测量值向量 A:测量矩阵 A_pinv:A的广义逆 输出: xr:重构信号 用于对信号或者图像的压缩重构。

图像测量 NSL0 onsl 测量矩阵优化 onsl0

说明：四种重构算法应用到块结构信号，包括MBCS-LBP,CoSaMP,BCS和BPDN的信号重构过程，测量矩阵是利用LDPC码构造的。

说明：这里是常用的压缩感知理论中观测矩阵代码，像随机高斯测量矩阵，随机贝努力测量矩阵，部分哈达玛测量矩阵，部分傅里叶测量矩阵，托普利兹测量矩阵，循环测量矩阵。重构算法：有CoSaMP重构算法，OMP重构算法，StOMP重构算法，BP重构算法，SP重构算法等。

说明：压缩感知算法中观测矩阵为哈达玛矩阵重构算法为OMP时的测量相对误差与观测矩阵维数的关系

哈达玛矩阵 测量矩阵 Hadamard-matrix 观测矩阵 哈达玛-matlab

说明：不同坐标系下相同测量点之间的四元数转换矩阵求解，可以此来求解坐标系A到坐标系B之间的转换矩阵

测量坐标转换 求解-坐标转换 坐标转换 坐标系转换 matlab-坐标转换

说明：线性预测算法 输入：阶数p，快拍数据协方差矩阵R，观察范围内各方向导向矢量，三维矩阵phiyz。 输出：线性预测谱估计矩阵P。

预测-估计 LP算法 三维谱 lp线性预测法 矩阵预测

说明：资源描述主要介绍了一种新的恢复算法SpaRCS，可以从压缩测量值中恢复低秩和稀疏矩阵-Introduced a new recovery algorithm SpaRCS, the measured value can be recovered from the compressed low-ran...

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