国外分享的压缩感知的各种经典还原算法，matlab编写

资 源 简 介

国外分享的压缩感知的各种经典还原算法，matlab编写

详 情 说 明

压缩感知是一种革命性的信号采样与还原技术，它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，能够在远低于奈奎斯特频率的采样率下实现信号的准确重建。在国外开源社区中，基于Matlab实现的经典还原算法尤为丰富，这些算法通常考虑到实际通信环境中的复杂因素。

该资源特别针对无线通信场景优化，重点处理三大典型干扰： 雨衰效应 - 通过自适应阈值调整补偿信号衰减 阴影衰落 - 采用统计模型进行环境衰减建模 多径干扰 - 利用稀疏表示分离主路径与反射路径分量

核心算法采用MinkowskiMethod，这种几何驱动的方法通过计算信号的： 空间特征（面积、周长） 形态指标（矩形度、伸长度） 来构建信号的稀疏表示字典。配套的收发客户端程序演示了完整的通信链路处理流程，特别集成了多抽样率处理模块，可自动适配不同带宽要求的应用场景。

注释中详细解释了每个矩阵运算的物理意义，例如观测矩阵设计考虑实际信道脉冲响应，重建过程中约束项的几何解释等。这些实现不仅包含标准的OMP、CoSaMP等基础算法，还创新性地将形态学特征融入迭代优化过程，这对处理非平稳无线信号具有显著优势。