压缩感知CS的重构算法中的cosamp算法程序

资 源 简 介

压缩感知CS的重构算法中的cosamp算法程序

详 情 说 明

压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种从少量测量数据中重构稀疏或可压缩信号的先进技术。其中，CoSaMP（Compressive Sampling Matching Pursuit）算法因其稳定性和高效性成为经典重构方法之一。

算法核心思想 CoSaMP通过迭代方式逐步逼近原始稀疏信号。其核心流程包括：每次迭代时，算法从当前残差中识别最相关的测量向量，合并到支持集中，通过最小二乘估计更新信号近似值，并保留最重要的分量进入下一次迭代。这种贪婪策略确保了在有限测量下快速收敛到真实信号。

关键技术点 原子选择：根据测量矩阵与残差的投影筛选候选支撑集。 支撑集合并：扩展当前估计的支持集以包含新选择的原子。 修剪与优化：通过保留最大能量分量维持稀疏性，并利用最小二乘细化估计值。 收敛条件：通常以残差阈值或最大迭代次数作为停止标准。

优势与场景 适合高维稀疏信号（如图像、音频）的快速恢复。 对噪声鲁棒且理论保障性强，尤其在测量数满足O(KlogN)时（K为稀疏度，N为信号维度）。 实际应用中需权衡迭代次数与重构精度。

扩展思考 改进方向可能包括自适应步长调整或与其他优化算法（如OMP）的混合策略，以进一步提升复杂环境下的性能。