压缩感知经典算法的成功概率对比曲线matlab程序

资 源 简 介

压缩感知经典算法的成功概率对比曲线matlab程序

详 情 说 明

压缩感知是信号处理领域的重要理论突破，它允许从远低于奈奎斯特采样率的测量值中精确恢复信号。本文将重点分析不同经典重构算法的性能对比，特别是通过重构概率曲线来评估算法效果。

在压缩感知框架下，重构概率是衡量算法性能的关键指标。实验通常设置两组对比维度：固定稀疏度下测量值与重构概率的关系，以及固定测量值下稀疏度与重构概率的关系。

OMP（正交匹配追踪）作为基础算法，采用贪婪迭代思想逐步构建信号支撑集。其改进算法GOMP通过一次性选择多个原子提高收敛速度。ROMP和StOMP则分别引入正则化和阈值筛选机制来优化选择过程。SP（子空间追踪）和CoSaMP算法采用更复杂的回溯机制，在每次迭代中动态调整候选集。

测试程序应包含完整实验链条：首先生成满足RIP条件的随机测量矩阵，构建不同稀疏度的测试信号，添加可控噪声，然后分别调用各算法进行重构。每次实验需统计成功重构次数，最后用平滑曲线连接各采样点。

值得注意的是，算法性能曲线会呈现出典型的"相位转移"现象：当测量值超过临界阈值后，重构概率会从接近0突增至接近1。不同算法对应的临界阈值差异，正是我们需要通过曲线对比揭示的核心结论。

在实际绘制曲线时，建议对每个参数点进行足够次数的蒙特卡洛实验，并使用不同线型和颜色区分算法。横纵坐标需要清晰标注归一化测量值（m/n）或稀疏度（k/m），并添加图例说明。曲线对比能直观展示哪些算法在低采样率下仍保持较高重构概率，这对实际系统设计具有重要指导意义。