测试过的多种稀疏信号的重构算法matlab代码

资 源 简 介

测试过的多种稀疏信号的重构算法matlab代码

详 情 说 明

稀疏信号重构是信号处理中的关键技术，尤其在压缩感知等领域具有广泛应用。本文介绍的噪声辅助数据分析方法通过多种创新指标对重构效果进行全面评估，为研究者提供了一套完整的评估框架。

算法核心采用压缩感知理论框架，通过调整压缩比参数来控制采样率。在运行效率方面，代码实现了运行时间自动测算功能，方便进行不同算法间的横向对比。重构质量评估采用峰值信噪比(PSNR)作为客观指标，能够准确反映重构图像与原始图像的差异程度。

创新性地引入中介真值程度度量(MDM)作为辅助评估标准，该指标能够有效量化重构结果中保留真实信号特征的程度。基于这一度量，方法进一步实现了图像分割功能，通过设定合适的MDM阈值，可以区分出信号的有效区域和噪声区域。

数据分析模块提供多种可视化工具，包括重构过程曲线、误差分布图以及特征对比图等。参数系统设计灵活，支持采样率、迭代次数、正则化系数等关键参数的自定义设置，适用于不同应用场景的调优需求。注释系统详细解释每个函数的输入输出及实现原理，便于二次开发和算法改进。