MATLAB稀疏信号重构算法性能对比系统：CoSaMP、BP与OMP误差分析

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现CoSaMP、BP和OMP三种稀疏信号重构算法，通过模拟含噪稀疏信号，系统化对比不同信噪比下的重构误差与计算效率，为算法选择提供数据支持。

详 情 说 明

信号重构误差对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于压缩感知理论的信号重构性能对比分析系统。系统集成了三种主流稀疏信号重构算法（CoSaMP、BP、OMP），能够在不同信噪比条件下进行系统化性能测试。通过生成模拟稀疏信号并添加可控高斯白噪声，系统能够定量评估各算法的重构精度和稳定性，为算法选择和参数优化提供数据支持。

功能特性

• 多算法集成：同步实现CoSaMP（压缩采样匹配追踪）、BP（基追踪）、OMP（正交匹配追踪）三种经典重构算法
• 灵活的参数配置：支持自定义信号长度、稀疏度、测量维度、信噪比范围等关键参数
• 可控噪声环境：采用高斯白噪声模型，信噪比可精确控制
• 全面的性能评估：提供均方误差、计算时间、重构信号对比等多维度分析指标
• 直观的可视化展示：生成误差变化曲线、信号对比图、时间效率柱状图等分析图表

使用方法

1. 参数设置：在main.m文件中修改实验参数，包括信号参数、观测矩阵参数、噪声参数和算法参数
2. 运行实验：执行main.m主程序，系统将自动完成信号生成、噪声添加、算法重构和性能评估全过程
3. 结果查看：程序运行后自动生成数值结果表格和可视化图表，并保存至指定目录
4. 性能分析：根据输出的误差数据和图表，分析各算法在不同信噪比条件下的表现特性

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Optimization Toolbox（BP算法需要）
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上以获得更佳计算效率

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括稀疏信号的模拟生成、可控噪声的添加、三种重构算法的并行执行、重构误差的定量计算以及多维度结果的可视化展示。该文件通过模块化设计整合了信号处理的全过程，为用户提供了一站式的性能对比分析解决方案。