自己编的压缩感知中的稀疏度自适应算法，matlab编写

资 源 简 介

自己编的压缩感知中的稀疏度自适应算法，matlab编写

详 情 说 明

本文介绍一种创新的稀疏度自适应算法，专为压缩感知应用场景设计。该算法在MATLAB环境中实现，结合了多项前沿技术来提升信号重建精度和计算效率。

核心思路采用分形维数计算中的毯子算法，通过分析信号的自相似特性动态调整稀疏度参数。算法运行时同步生成时域和频域的相关性图谱，直观展示信号在不同变换域的特征分布。

技术实现上构建了双隐层反向传播神经网络架构，特别针对调制信号设计了谱相关密度计算模块。网络训练过程整合了外文文献中的优化方法，通过二维直方图可视化算法在特征空间的聚类效果。

性能方面，该方案在保持传统压缩感知优势的同时，通过时频联合分析和自适应参数调节，显著降低了计算耗时。分形维数的引入使得算法能自动识别信号稀疏模式，避免了人工设定稀疏度的主观性。

该技术适用于通信信号处理、医学成像等领域，其创新点在于将分形理论与神经网络相结合，为复杂环境下的稀疏信号重建提供了新的解决思路。