ExCoVapp算法，抗噪声能力强

function [s_hatsigma2_hatA_indexCount]=ExCoVapp（Hyvarargin）
%Approx. ExCoV routine: 
%Coded by Kun Qiu （kqiu@iastate.edu）
%updated Feb 14 2009

%Function usage
%=======================================================
%INPUT（compulsory）:
%H:                      the sensing matrix
%y:                       the measurement column vector
%
%INPUT（optional）:
%‘Noi_Cov‘:        the N by N noise covariance structure matrix
%                         （default=eye（N））
%‘FIR_len‘:         the size of moving average window
%                         （default=10）
%‘Init_mode‘:      type of initial sparsity support （valued in {01}）
%                         0: initialize with empty set 
%                         1: initialize with a crude high level signal components support estimate
%                         （default=1）
%‘Visibility‘:         Option to see visually the reconstrution process （valued in {01}）
%                         0: work silently
%                         1: work openly
%                         （default=1）
%========================================================
%OUTPUT:
%s_hat:              the signal esitmate
%sigma2_hat:    the noise variance estimate
%A_index:         the estimated set of high level signal components
%Count:             Count of number of iterations
%========================================================

if （nargin-length（varargin））~=2
    error（‘Missing required inputs!‘）;
end

[Nm]=size（H）;

%Setting default values for the optional inputs
C=eye（N）;
FIR_len=10;
Init_mode=1;
Visibility=1;

%Read the optional inputs
if （rem（length（varargin）2）==1）
    error（‘Optional inputs must go by pairs!‘）;
else
    for i=1:2:（length（varargin）-1）
        switch upper（varargin{i}）
            case upper（‘Noi_Cov‘）
                C=varargin{i+1};
            case upper（‘FIR_len‘）
                FIR_len=varargin{i+1};
            case upper（‘Init_mode‘）
                Init_mode=varargin{i+1};
            case upper（‘Visibility‘）
                Visibility=varargin{i+1};     
            otherwise
                error（[‘Unrecognized optional input: ‘‘‘ varargin{i} ‘‘‘‘]）;
        end
    end
end

Inv_HH=inv（H*H‘）;
C_inv=inv（C）;

scale=sqrt（N/（y‘*C_inv*y））;
y=scale*y;

%Initialization
if Init_mode
    ma=floor（0.5*N/log（m/N））;
else
    ma=1;
end
mb=m-ma;
u=H‘*Inv_HH*y;
u_sort=sort（abs（u）‘descend‘）;
A_index=find（abs（u）>=u_sort（ma））‘;
B_index=1:m;
B_index（A_index）=[];
HA=H（:A_index）;
HB=H（:B_index）;
s_A_init=u（A_index）;
sigma2=（y-HA*s_A_init）‘*C_inv*（y-HA*s_A_init）/N;
delta2_a=10*sigma2*ones（ma1）./diag（HA‘*HA）;

expand=1;
compress=0;
exit_flag=0;
Count=0;
p=0;
A_index_record_pre=[];
GML_star=-inf;
GML_record=-inf;

if Visibility
    figure（1）
    set（gcf‘color‘‘w‘）;
    subplot（211）;
    plot（-inf-inf）;
    axis（[0N0500]）;
    xlabel（‘Sparsity‘‘Fontsize‘12）;
    ylabel（‘GL‘‘Fontsize‘12）;
    title（‘Now