基于CoSAMP算法的压缩感知信号重构MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的压缩感知信号重构MATLAB解决方案，采用CoSAMP算法从少量测量数据中高效恢复稀疏信号。系统包含信号预处理、稀疏变换、重构验证模块，支持自定义参数配置与重构精度分析，适用于教学与科研场景。

详 情 说 明

基于CoSAMP算法的压缩感知信号重构系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知信号重构系统，采用CoSAMP（Compressive Sampling Matching Pursuit）贪婪迭代算法，能够从远低于奈奎斯特采样定理要求的少量测量数据中高精度恢复原始稀疏信号。系统集成了信号预处理、测量矩阵生成、稀疏重构和性能评估四大核心模块，支持一维信号和二维图像数据的压缩采样与重构，为压缩感知理论的研究与应用提供了实用工具。

功能特性

• 完整压缩感知流程：涵盖信号稀疏化、压缩测量、重构算法和性能评估全流程
• 多模态信号支持：兼容一维向量信号和二维矩阵图像数据
• 灵活测量矩阵：提供随机高斯矩阵、伯努利矩阵和部分傅里叶矩阵等多种选择
• 自适应稀疏基：支持离散余弦变换(DCT)、小波变换等稀疏基变换技术
• 全面性能评估：输出重构误差指标（MSE、SNR）、收敛曲线和计算效率报告
• 参数可配置：允许用户自定义稀疏度K、测量次数M、迭代次数等关键参数

使用方法

1. 准备输入信号：加载或生成待处理的一维/二维原始信号
2. 配置系统参数：设置稀疏度、测量次数、迭代容差等算法参数
3. 选择稀疏基：根据信号特性选择DCT或小波变换等稀疏表示方法
4. 生成测量矩阵：从高斯、伯努利或傅里叶矩阵中选择合适的测量算子
5. 执行重构算法：运行CoSAMP算法进行信号恢复
6. 分析重构结果：查看重构信号质量评估指标和收敛特性曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（用于小波变换等功能）
• 至少4GB内存（处理大型图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责完成参数初始化、信号预处理、测量矩阵构建、CoSAMP算法执行以及结果可视化等完整流程。该文件整合了稀疏变换、压缩采样、迭代重构和性能评估各模块的协同工作，提供用户交互接口并生成最终的重构分析报告。