一个好使的稀疏压缩感知算法matlab代码

资 源 简 介

一个好使的稀疏压缩感知算法matlab代码

详 情 说 明

稀疏压缩感知是一种利用信号稀疏性实现高效采样的技术，其核心在于通过少量观测值高概率重构原始信号。本文将解析一个基于MATLAB的实用算法实现，重点讨论其解耦恢复机制和时频分析验证过程。

该算法首先构建观测矩阵与稀疏基的乘积作为传感矩阵，采用正交匹配追踪(OMP)类算法进行信号重构。在时域分析环节，通过对比原始信号与重构信号的波形图，计算均方误差等指标验证恢复精度；频域分析则借助FFT变换观察频谱能量分布的一致性。

针对传统经验模态分解(EMD)的模态混叠问题，算法引入遗传算法进行优化。通过设计适应度函数评价种群个体，选择最优的分解参数组合，显著改善了信号分解的稳定性。值得注意的是，遗传算法的交叉变异操作需要根据信号特性调整概率参数。

算法实现中包含多重验证机制：在时域绘制原始/重构信号叠加图，标注关键特征点位置偏差；在频域采用对数坐标突出微弱分量，并通过帕塞瓦尔定理验证能量守恒。这些可视化手段与理论误差界形成交叉验证，为算法性能评估提供直观依据。