主要內容：
- FPC的算法流程
- FPC的MATLAB實現
- 一維信號的實驗與結果
基於凸優化的重構算法
基於凸優化的壓縮感知重構算法。
約束的凸優化問題：
去約束的凸優化問題：
在壓縮感知中，J函數和H函數的選擇：
一、FPC的算法
FPC，全稱Fixed-Point Continuation，這里翻譯為定點連續。
數學模型：
算法：
該算法在迭代過程中利用了收縮公式shrinkage（也稱為軟閾值soft thresholding），算法簡單、優美。
迭代過程：
(梯度)
合並一下，就得到了整個迭代過程的公式：
之所以稱為連續continuation，是因為u的選擇，我們需要一種連續的路徑追蹤策略，即對於參數u，選擇一個合適的連續上升的序列來引導整個迭代過程走向收斂。
算法流程：
具體參考：http://www.caam.rice.edu/~optimization/L1/fpc/
二、FPC的MATLAB實現(fpc.m)
可以通過上面的鏈接將相關代碼下載下來，這里就不貼出來。
三、一維信號的實驗與結果（basic_run.m）
1、重構前后信號值Xs與X對比：
- 迭代誤差收斂曲線：
-
FPC與以下三種算法的比較：
