MATLAB压缩感知最优化求解与稀疏信号处理系统

资 源 简 介

本项目基于陆吾生教授课程，实现压缩感知与最优化算法体系。核心功能包括线性/二次规划求解器、信号稀疏表示、测量矩阵设计及重构算法，适用于稀疏信号与图像处理。

详 情 说 明

基于压缩感知的最优化求解与稀疏信号图像处理系统

项目介绍

本项目实现了陆吾生教授课程中的核心算法体系，集成了最优化问题求解与压缩感知技术。系统提供从基础优化算法到先进稀疏信号处理的全套解决方案，支持一维信号和二维图像的压缩感知处理，包含完整的性能评估体系。

功能特性

• 最优化求解模块：线性规划、二次规划等基础优化算法求解器
• 压缩感知核心算法：信号稀疏表示、测量矩阵设计、多种重构算法
• 稀疏信号处理：一维信号的压缩采样、精确重构和噪声抑制
• 图像处理应用：二维图像的压缩感知处理，支持压缩、重构和降噪
• 性能评估系统：重构误差、峰值信噪比等量化指标评估

使用方法

1. 优化问题求解：配置目标函数系数、约束条件等参数，运行求解器获取最优解
2. 信号处理：输入一维稀疏信号，设置采样率和稀疏基类型进行压缩重构
3. 图像处理：加载图像文件，选择压缩比和重构算法处理图像
4. 性能分析：查看重构结果、误差分析和算法对比图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱
• 至少4GB内存（图像处理推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括优化算法求解器的调用接口、压缩感知处理流程的完整实现、信号与图像数据的预处理模块、多种重构算法的执行引擎，以及性能评估指标的计算与可视化输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，提供统一的参数配置和处理结果展示界面。