压缩感知例程，稀疏基为小波基，测量矩阵为哈达玛矩阵，重构算法为OMP算法，调试过可用。

基于经验模态分解成多个模态和一个残余量，再利用长短神经网络预测分别训练每一个模态和残余量，最后重构结果，得到预测结果

MATLAB求相空间重构延迟时间和嵌入维数的多种方法。包括求延迟时间的自相关法，互信息法；求嵌入维数的Cao法，G-P法；和同时求延迟时间和嵌入维数的C-C法。可以用不同的方式比较求出的tau和m看那个更符合研究结论。

利用labview编程实现信号的小波包分解，并克服了传统小波包分解频编码混乱的问题，同时实现了功率谱以及频带能量的分析

信号重构matlab代码便携式MRI 便携式MRI数据的重建和处理代码 概述 portable-MRI包含MATLAB代码，用于通用重建和处理由便携式MRI扫描仪生成的MRI数据。 便携式MRI扫描仪具有内置（始终打开）的读出梯度。 3D RARE序列与二维编码中的相位编码一起使用。 重建代码的输入数据是一个.mat文件，其中包含原始相位编码的自旋回波火车数据。 影像重建HALBACH_reconstruct_simp.m是用于运行图像重建代码的顶级脚本。 提供了示例性体内数据集（T2加权）（T2_data_example.mat）。 图像处理进一步的图像处理是用intensity_correction.m执行的。 该脚本使用自定义蒙版对每个2D图像进行蒙版，并使用低通滤波后的图像版本对图像强度进行归一化。 提供了重建的图像以供加载到此脚本中（T2_images_example.mat）。 可以使用drawfreehand和createMask内置的MATLAB函数创建自定义蒙版。 系统要求 硬件要求 portable-MRI软件包需要一台具有足够RAM的标准计算机来支持内存中操作。

Mallat算法分解与重构程序，用db4小波

CS多种稀疏重构方法以及仿真结果matlab

调制宽带转换器仿真源代码，基于压缩感知理论，对多带信号进行压缩、和重构

对数据进行小波分解与重构，小波函数为db10，分解层数为9

用于配电网的重构的混合整数二阶锥规划，利用yamilp工具箱，同时利用了cplex/mosek等求解器求解，配电网示例网架结构较简单。