基于MATLAB的压缩感知贪婪算法检测概率对比分析系统

资 源 简 介

本项目完整实现了三种主流压缩感知贪婪算法（M-OMP、MP、OMP）的仿真流程，通过检测概率对比分析评估算法性能，适用于信号重建与稀疏表示研究。

详 情 说 明

基于压缩感知的多种贪婪算法检测概率对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知贪婪算法性能对比分析系统。系统通过蒙特卡洛仿真方法，对三种主流压缩感知贪婪算法（M-OMP、MP、OMP）在不同信噪比条件下的检测概率进行系统性对比分析。该系统可为压缩感知算法选择提供数据支持，适用于信号处理、通信系统等领域的性能评估需求。

功能特性

• 多算法集成：完整实现M-OMP、MP、OMP三种贪婪算法的仿真流程
• 性能对比分析：在不同信噪比条件下测试各算法的检测概率性能
• 参数自定义：支持信号维度、稀疏度、测量次数等关键参数灵活配置
• 可视化输出：生成检测概率对比曲线、算法收敛特性图等直观图表
• 统计分析：提供平均检测概率、标准差等详细统计指标报告

使用方法

基本配置

1. 设置信号参数：信号长度N、稀疏度K、测量次数M
2. 选择传感矩阵类型：随机高斯矩阵或部分傅里叶矩阵
3. 配置算法参数：最大迭代次数、残差阈值等
4. 设定测试参数：信噪比范围、蒙特卡洛仿真次数

运行流程

1. 修改配置文件中的参数设置
2. 运行主程序启动仿真分析
3. 查看生成的性能对比图表
4. 分析输出的统计报告数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（根据信号维度调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包含参数初始化配置、三种贪婪算法的调用执行、蒙特卡洛仿真循环控制、性能数据统计计算以及结果可视化输出等完整流程。该文件负责协调各算法模块的协同工作，管理整个仿真实验的数据流，并最终生成包含检测概率曲线和统计分析报告的综合输出结果。