完整的压缩感知的各种经典还原算法matlab代码

资 源 简 介

完整的压缩感知的各种经典还原算法matlab代码

详 情 说 明

压缩感知作为一种突破性的信号采样理论，其核心在于如何在欠采样条件下实现高质量信号重建。本文将系统梳理压缩感知中的经典还原算法实现及衍生应用，特别关注其在时延估计和负荷预测领域的创新实践。

在广义互相关函数（GCC）时延估计方面，通过优化相位变换加权函数，能够有效抑制噪声干扰并提升时延分辨率。负荷预测研究中结合了时间序列分析与压缩感知框架，利用信号的稀疏特性降低对历史数据量的依赖。

迭代自组织数据分析（ISODATA）算法在信号重构中展现出独特优势。其动态聚类机制通过循环检测自动调整类别数量，配合周期性检测模块可识别信号中的潜在模式。值得注意的是，该算法对初始参数敏感，需设置合理的合并/分裂阈值。

关于关联度分析，实现了四种关键模型：邓氏关联度通过面积计算相似性，绝对关联度关注数据序列的几何形状匹配，斜率关联度侧重变化趋势一致性，而改进绝对关联度则引入标准化处理以增强抗干扰能力。这些方法为评估信号重建质量提供了多维量化指标。

所有算法均在MATLAB平台完成工程化实现，重点优化了矩阵运算效率。例如在GCC计算中采用FFT加速卷积操作，在ISODATA迭代过程中使用矢量化编程避免循环开销。这些实践为处理电力系统等领域的实时信号提供了可靠解决方案。