基于图的冗余小波变换在压缩感知MRI图像重建中的应用

本压缩包是克罗内克积压缩感知的仿真代码，仿真平台为Matlab。具体的先验知识请参考2012年发表在IEEE Transcations on Image Processing的第21卷2期的论文“Kronecker Compressive Sensing”。

改进的OMP算法，很大程度提高算法运行效率，想要在算法改进上研究的同志可以看看。

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此程序包是论文“A new asymmetrical encryption algorithm based on semitensor compressed sensing in WBANs”的复现代码

此程序包是关于P张量积压缩感知的实现代码，仿真平台为Matlab。

DCS_SOMP分布式压缩感知 根据 CS 理论可知，在信号长度一定的情况下， 稀疏度越好，所需的测量值个数越少。对于一个信号群，选择不同的共同分量会有不同的联合稀疏效果。如果能够知道每个节点采集到的信号，那么可以最佳地确定共同分量让联合稀疏表示的稀疏度最小。基于这种思想，结合传感器的具体应用，采用分簇的层次化路由方式，将簇内节 点采集的数据先传输到簇头节点，簇头节点根据各 节点的数据最佳地确定共同分量，然后对共同分量 和特征分量分别进行投影，将投影值传输到汇聚节 点，然后在汇聚节点联合恢复出各个节点的信号向

BCS 理论是由 Shihao Ji 等提出的，BCS 理论解决问题的基本思想是为 CS的恢复问题建立了一个贝叶斯框架，将贝叶斯思想融入到 CS理论中，通过统计学解决问题的新视角来重新对待传统 CS理论的信号重构问题

A Mathematical Introduction to Compressive Sensing A Mathematical Introduction to Compressive Sensing A Mathematical Introduction to Compressive Sensing

压缩感知的正交匹配追踪算法——matlab程序 压缩感知的正交匹配追踪算法——matlab程序