压缩感知MATLAB程序

压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注，并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展

function [ theta ] = CS_CoSaMP（ yAt ）
%CS_CoSaOMP Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
%   y = Phi * x
%   x = Psi * theta
%	y = Phi*Psi * theta
%   令 A = Phi*Psi 则y=A*theta
%   K is the sparsity level
%   现在已知y和A，求theta
%   Reference:Needell D，Tropp J A．CoSaMP：Iterative signal recovery from
%   incomplete and inaccurate samples[J]．Applied and Computation Harmonic
[y_rowsy_columns] = size（y）;
if y_rows    y = y‘;%y should be a column vector
end
[MN] = size（A）;%传感矩阵A为M*N矩阵
theta = zeros（N1）;%用来存储恢复的theta（列向量）
Pos_theta = [];%用来迭代过程中存储A被选择的列序号
r_n = y;%初始化残差（residual）为y
for kk=1:t%最多迭代t次
    %（1） Identification
    product = A‘*r_n;%传感矩阵A各列与残差的内积
    [valpos]=sort（abs（product）‘descend‘）;
    Js = pos（1:2*t）;%选出内积值最