调试过的压缩感知的信号处理应用matlab例子

资 源 简 介

调试过的压缩感知的信号处理应用matlab例子

详 情 说 明

压缩感知（Compressed Sensing）是一种突破奈奎斯特采样定理的信号处理技术，它通过稀疏表示和优化算法从少量采样中重建原始信号。在空间目标识别领域，该技术能显著降低数据采集量，同时保持较高的识别精度。

PM算法（Projection onto Convex Sets）是压缩感知中常用的迭代重建算法，其核心思想是通过交替投影在多个约束集合之间寻找最优解。该算法在计算时间方面具有优势，尤其适合处理二维图像数据。通过构造合适的二维直方图特征，可以从复杂背景中有效提取特定目标。在实际应用中，这种技术可用于卫星图像分析、军事目标识别等场景。

多机电力系统仿真需要处理海量节点数据，潮流计算作为核心环节，其计算效率直接影响仿真效果。压缩感知技术可以用于电网状态估计，通过减少测量数据量来提升计算速度。

PLS（Partial Least Squares）工具箱提供了一种处理高维数据的有效方法，特别适用于变量之间存在多重相关性的场景。工具箱通常包含两种文件形式：脚本文件用于演示典型应用案例，函数文件则封装核心算法便于集成到其他项目中。