我编写的压缩感知的各种经典还原算法完整程序

资 源 简 介

我编写的压缩感知的各种经典还原算法完整程序

详 情 说 明

本文介绍了一套完整的信号处理与机器学习算法实现集合，涵盖了从基础滤波到高级分析的多个关键技术模块。

在压缩感知领域，我们实现了多种经典还原算法，能够有效地从稀疏采样数据中重建原始信号。这些算法特别适用于处理高维数据，在保证重建质量的同时显著降低采样需求。

信号处理模块包含两类核心滤波器：有限冲激响应(FIR)和无限冲激响应(IIR)滤波器。FIR滤波器实现了底通和带通滤波功能，具有线性相位特性；IIR滤波器则提供了更陡峭的截止特性，适用于需要高选择性的场景。两种滤波器类型可以满足不同应用场景的需求。

针对随机过程分析，我们实现了泊松到达过程的模拟和特征分析功能，可以准确描述事件在时间上的随机分布特性。在统计推断方面，系统支持最大似然估计(ML)和最大后验概率估计(MAP)两种重要决策准则，为参数估计和假设检验提供理论支持。

电力系统仿真部分重点实现了双馈感应发电机系统的动态模拟，能够研究系统在各种工况下的运行特性。在数据分析维度，工具箱集成了主成分分析(PCA)、因子分析等降维技术，以及贝叶斯概率分析框架，为复杂数据挖掘任务提供全面的分析手段。

这些算法实现既可作为独立模块应用于特定问题，也可组合使用构建更复杂的分析流程。代码设计注重模块化和可扩展性，方便研究人员根据具体需求进行定制和功能扩展。