MATLAB实现基于贝努力矩阵和OMP重构的Xampling压缩感知硬件仿真系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB仿真Xampling压缩感知硬件架构，通过贝努力测量矩阵实现亚奈奎斯特采样，并采用正交匹配追踪(OMP)算法进行信号重构，完整复现以色列先进压缩感知技术的核心算法流程。

详 情 说 明

基于贝努力矩阵和OMP重构的Xampling压缩感知硬件仿真系统

项目介绍

本项目实现了压缩感知理论中Xampling硬件架构的MATLAB仿真，重点模拟以色列先进压缩感知技术的核心算法流程。系统通过贝努力测量矩阵对输入信号进行亚奈奎斯特采样，并采用正交匹配追踪(OMP)算法进行信号重构。特别集成了CTF(连续到有限)模块，实现模拟信号到数字域的智能转换，有效降低采样率需求同时保持信号重构精度。

功能特性

• 贝努力随机测量矩阵构建：采用参数可调的贝努力矩阵实现高效的压缩测量
• 正交匹配追踪(OMP)稀疏重构：基于贪婪迭代的高精度信号恢复算法
• CTF硬件仿真模块：模拟前端采样频率、量化位数等硬件参数的完整仿真
• 多模态信号支持：兼容1D音频信号和2D图像信号的压缩感知处理
• 全面性能评估：提供重构误差、峰值信噪比、压缩比等多维度评估指标

使用方法

1. 准备输入信号：导入或生成待处理的1D/2D连续时间信号
2. 配置稀疏基参数：指定信号在DCT、小波等变换域下的稀疏特性
3. 设置采样参数：调整压缩率、测量次数、贝努力矩阵p值等关键参数
4. 配置CTF模块：定义模拟前端采样频率、量化位数等硬件参数
5. 执行仿真：运行主程序完成压缩采样和信号重构全过程
6. 分析结果：查看重构信号质量、压缩性能和算法收敛曲线

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（用于2D信号处理）
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，包括信号预处理、贝努力测量矩阵构建、CTF模块的硬件仿真、OMP重构算法执行以及结果分析与可视化。该文件整合了完整的压缩感知处理链，能够根据用户配置自动完成从模拟信号输入到数字重构输出的全过程仿真，并生成详细的性能评估报告。