压缩重构感知中的稀疏优化：MATLAB求解L1范数最小化

基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变换，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构，分别有

1）基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls，

2）软阈值迭代算法（ISTA)，

3）快速的迭代阈值收缩算法（FISTA），

4）平滑L0范数的重建算法（SL0算法）,

5)正交匹配追踪算法（OMP），

6）压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪(CoSaMP)，程序已跑通。

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