自己编的稀疏压缩感知算法开源码

资 源 简 介

自己编的稀疏压缩感知算法开源码

详 情 说 明

稀疏压缩感知算法是一种高效处理高维信号的数学工具，其核心思想是利用信号的稀疏性来降低数据采集和存储成本。本次开源的实现特别针对函数偏导数的数值计算场景，采用平面波展开法作为基础数学框架。

对于一阶偏导数的计算，算法没有依赖传统的有限差分法，而是通过平面波基函数的线性组合来逼近目标函数。这种方法在频域中具有更好的数值稳定性，尤其适合处理存在高频振荡特征的函数。平面波展开法的优势在于其通用性——无论目标函数的解析形式如何，只要能在平面波基下展开，就能获得可靠的导数近似值。

在特征提取方面，代码实现了多维度的能量熵计算。能量熵作为信号复杂度的重要指标，可以帮助量化函数在各个频段的能量分布特征。此外，还集成了几何特征分析模块，包括： 面积计算：通过数值积分实现任意封闭区域的面积测量 周长估算：采用边界追踪算法配合微分几何公式 矩形度与伸长度：这两个形状描述符对于识别物体的几何特性非常有用

参数系统设计了高度可配置的选项，包括平面波基函数数量、熵计算时的频段划分粒度、形状特征的计算精度等。所有关键步骤都配有详细中文注释，特别说明了数值稳定性处理技巧，如正则化参数的选取策略和截断误差的控制方法。这种实现既保证了算法在学术研究中的严谨性，也兼顾了工程应用的灵活性需求。