OMP-KVSD字典学习与稀疏重构MATLAB工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具集实现基于正交匹配追踪(OMP)的KVSD字典训练框架，通过迭代优化原子选择与系数稀疏化，显著提升信号重构精度。支持自定义字典尺寸、稀疏度约束和迭代终止条件，适用于压缩感知和稀疏信号处理研究。

详 情 说 明

基于OMP算法的KVSD字典训练与稀疏信号重构MATLAB系统

项目介绍

本项目实现了一个基于正交匹配追踪（OMP）算法的K-SVD（KVSD）字典训练框架，专门用于信号的稀疏表示与高精度重构。系统通过迭代优化字典原子与稀疏系数之间的匹配关系，在保证信号稀疏性的同时显著提升重构质量。该系统支持灵活的参数配置，可广泛应用于图像处理、压缩感知、信号去噪等多个领域。

功能特性

• 核心算法：集成K-SVD字典训练与OMP稀疏编码两大算法
• 参数可配置：支持自定义字典尺寸、稀疏度约束、迭代终止条件等关键参数
• 优化技术：采用矩阵奇异值分解（SVD）进行字典原子优化更新
• 完整流程：包含字典训练、稀疏编码、信号重构全流程实现
• 可视化分析：提供重构误差收敛曲线，便于算法性能分析

使用方法

1. 准备训练数据：将信号样本组织为矩阵形式，每列代表一个样本
2. 设置参数：

- 目标字典尺寸（原子数量与维度） - 稀疏度约束（每个样本稀疏表示的非零元素上限） - 迭代终止条件（最大迭代次数或误差阈值）

1. 执行训练：运行主程序开始字典训练过程
2. 获取结果：

- 训练完成的K-SVD字典矩阵 - 样本对应的稀疏系数矩阵 - 重构信号矩阵 - 误差收敛曲线

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持矩阵运算的MATLAB基础环境
• 推荐内存：4GB以上（根据信号维度调整）

文件说明

主程序文件整合了完整的字典训练与信号重构流程，其主要功能包括：初始化参数设置与数据预处理、执行基于OMP的稀疏编码计算、通过K-SVD算法迭代优化字典原子、监控重构误差并生成收敛曲线、输出最终训练结果包括字典、稀疏系数和重构信号。该文件作为系统入口，协调各个算法模块协同工作，确保整个训练流程的顺利执行。