MATLAB实现分段自适应正交匹配追踪（StOMP）压缩感知信号重构算法

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的分段自适应正交匹配追踪（StOMP）算法，用于压缩感知中的稀疏信号高效重构。通过多阶段迭代和自适应阈值策略，提升重构精度与计算效率，适用于信号处理与压缩感知研究。

详 情 说 明

分段自适应正交匹配追踪（StOMP）压缩感知信号重构算法

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了分段自适应正交匹配追踪（Stagewise Orthogonal Matching Pursuit, StOMP）算法，专门用于压缩感知领域的稀疏信号重构。该算法通过多阶段迭代方式，在每一阶段自适应选择多个原子加入支撑集，然后进行正交投影计算残差，显著提高了重构效率。

功能特性

• 分段自适应阈值选择：根据残差与感知矩阵的相关性自适应调整阈值参数
• 多阶段迭代优化：采用分阶段策略，每阶段批量选择多个原子加入支撑集
• 高效正交投影：利用最小二乘法进行信号估计，确保重构精度
• 完整算法流程：包含感知矩阵构建、阈值选择、支撑集更新、信号重构验证等模块
• 多维信号支持：支持对一维和二维稀疏信号的高质量重构
• 性能评估体系：提供PSNR、重构误差、重构时间等多维度性能指标

使用方法

输入参数

1. 观测向量：M×1维double数组，压缩感知中的测量结果
2. 感知矩阵：M×N维double数组，测量系统矩阵（M<
3. 稀疏度参数：标量，预期信号稀疏度或迭代停止条件
4. 分段阈值参数：标量/向量，自适应阈值控制参数
5. 最大迭代次数：标量，算法迭代上限

输出结果

1. 重构信号：N×1维double数组，完整长度的重构稀疏信号
2. 支撑集索引：K×1维整数数组，识别出的非零分量位置索引
3. 重构误差：标量，重构信号与真实信号的误差度量
4. 迭代过程数据：结构体，包含各阶段残差、支撑集变化等详细信息
5. 重构质量评估：结构体，包含PSNR、重构时间等性能指标

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 内存：至少4GB RAM（处理大型信号时建议8GB以上）

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，实现了完整的StOMP算法流程控制，包括参数初始化、迭代过程管理、结果输出和性能评估等核心功能。该文件整合了阈值自适应选择机制、支撑集动态更新策略、正交投影计算模块以及重构质量验证体系，确保算法能够高效准确地完成稀疏信号的重构任务。