基追踪
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MATLAB实现基追踪算法的信号稀疏表示与重构系统
本MATLAB项目基于基追踪原理，实现信号在傅里叶基、小波基或学习字典下的稀疏分解与重构。通过L1范数最小化求解稀疏系数，适用于压缩感知和信号处理应用。 -
MATLAB中的L1-Magic稀疏信号重构与压缩感知工具箱
L1-Magic是一MATLAB工具箱，专注于解决欠定线性方程组的稀疏解。采用基追踪和基追踪去噪算法，支持稀疏信号重构，适用于压缩感知等场景。 -
基于凸优化的l1-magic稀疏信号恢复算法包
本项目的核心是实现并应用l1-magic工具包，这是一套专门用于求解稀疏信号处理中凸优化问题的MATLAB程序集。其核心功能在于通过求解极小化l1范数问题，从高度欠采样的线性测量值中精确重构原始稀疏信号。该项目涵盖了多种经典凸优化模型：包括用于精确恢复的基追踪（Basis Pursuit）模型，它将l1最小化问题等价转化为线性规划，并利用牛顿法驱动的内点法进行快速求解；用于带噪信号恢复的基追踪降噪（Basis Pursuit Denoising）模型，通过二阶锥规划（SOCP）处理二次不等式约束；还包括用 -
压缩感知基追踪BP算法仿真与指导系统
该项目专门针对压缩感知（Compressed Sensing, CS）领域中经典的基追踪（Basis Pursuit, BP）重构算法进行开发，旨在解决受线性等式约束下的最优L1范数最小化问题。项目的核心功能涵盖了完整的信号压缩与重构流程，首先生成符合特定稀疏度的高维原始信号，并构建满足限制等距性质（RIP）的测量矩阵（如高斯随机矩阵或部分哈达玛矩阵）来获取低维观测值。重构部分通过将非平滑的L1范数优化问题转化为标准的线性规划问题，利用MATLAB内置的求解器或内点法进行高效寻优，从而在采样率远低于奈奎斯
