测试过的压缩传感算法matlab开发程序

资 源 简 介

测试过的压缩传感算法matlab开发程序

详 情 说 明

压缩传感（Compressed Sensing）是一种利用信号稀疏性进行高效采样的革命性技术，其核心思想是仅通过少量测量值即可高概率重构原始信号。在MATLAB中开发这一技术涉及多个关键算法模块的实现。

动态聚类与迭代自组织数据分析 动态聚类（如K-means变种）可用于信号特征的自动分组，通过迭代优化质心位置实现数据降维。在图像合并场景中，结合多文档特征（如SIFT描述子）的聚类结果能有效对齐不同视角的图像。MATLAB的`kmeans`函数结合自定义距离度量（如余弦相似度）可快速验证这一过程。

能量熵与信号特征提取 能量熵是量化信号稀疏性的重要指标，通过计算信号小波系数的信息熵，可识别关键频带。MATLAB中可通过`wentropy`函数实现多尺度熵分析，辅助确定最佳采样率。

匹配追踪（MP）与正交匹配追踪（OMP） 两者均为贪婪算法，用于从测量值中迭代重构稀疏信号： MP通过逐次选择与残差最相关的原子来逼近信号，但可能引入冗余； OMP通过正交化已选原子提升收敛速度。MATLAB工具箱（如`SPGL1`）或自定义实现时需注意字典矩阵的设计（如DCT基）。

信号维数估计与计算优化 利用奇异值分解（SVD）或信息准则（如AIC）估计有效信号维数，避免过采样。二维直方图（`hist3`函数）可直观展示信号系数的分布特性，而计算时间分析（`tic/toc`）有助于评估不同稀疏基的效率差异。

上述模块的整合需关注参数联动性——例如聚类结果可初始化OMP的支撑集，能量熵则指导采样策略调整。MATLAB的矩阵运算优势能显著加速这类迭代算法的实验验证。