压缩传感（Compressive Sensing）恢复算法的官方版

资 源 简 介

压缩传感（Compressive Sensing）恢复算法的官方版

详 情 说 明

压缩传感（Compressive Sensing）是一种突破传统奈奎斯特采样定理的信号采集与恢复技术，它利用信号的稀疏性（或可压缩性），通过远低于传统采样率的测量数据，精确重构原始信号。这一理论在医学成像、无线通信、图像处理等领域具有重要应用。

MATLAB官方实现版本的压缩传感恢复算法提供了完整的代码框架，便于研究人员和工程师快速验证理论或进行实际应用。该实现通常包含以下几个核心部分：

测量矩阵构建：采用随机高斯矩阵、伯努利矩阵或部分傅里叶矩阵等满足限制等距特性（RIP）的测量矩阵，确保信号在低维空间的投影仍能保留足够信息。

稀疏表示优化：利用基追踪（Basis Pursuit）、正交匹配追踪（OMP）或迭代阈值算法（ISTA）等方法，从欠定线性系统中求解稀疏解。

重构精度评估：通过信噪比（SNR）或重建误差比较原始信号与恢复结果，验证算法的有效性。

配套的PDF文档通常会详细推导数学原理（如凸优化问题的转化），分析算法收敛性，并附有仿真案例（例如一维稀疏信号或二维图像重建）。对于希望深入理解压缩传感的读者，这种资源能够帮助掌握从理论到实践的完整链路。