MATLAB实现STOMP稀疏信号重构算法与性能分析工具

资 源 简 介

基于MATLAB的STOMP算法实现，高效解决压缩感知中的稀疏信号重构问题，支持从欠定观测数据快速恢复原始稀疏信号，适用于信号处理与压缩感知研究。

详 情 说 明

STOMP稀疏信号重构算法实现与性能分析

项目介绍

本项目专注于压缩感知领域中的稀疏信号重构问题，实现了基于STOMP（Stagewise Orthogonal Matching Pursuit）阶段式正交匹配追踪算法的完整解决方案。系统能够从欠定线性观测数据中高效恢复原始稀疏信号，提供算法参数灵活配置、重构精度分析和收敛性能评估等功能，为压缩感知理论研究与工程应用提供可靠的实验平台。

功能特性

• 完整算法实现：基于STOMP迭代算法的稀疏信号重构核心引擎
• 多场景支持：支持人工生成稀疏信号和外部数据导入两种输入模式
• 灵活矩阵配置：提供高斯随机矩阵、部分傅里叶矩阵等常用观测矩阵构建
• 参数化设计：可配置稀疏度K、迭代次数、误差容限等关键算法参数
• 全面性能评估：包含重构误差、信噪比、收敛曲线等多维度分析指标
• 可视化输出：生成重构过程对比图、性能分析曲线等直观展示结果

使用方法

1. 准备输入数据：可选择生成模拟稀疏信号或导入实际观测数据
2. 配置算法参数：设置稀疏度估计值、最大迭代次数、收敛阈值等参数
3. 选择观测矩阵：根据应用场景选择合适的压缩感知观测矩阵类型
4. 运行重构算法：执行STOMP主程序进行稀疏信号恢复
5. 分析输出结果：查看重构信号、误差统计、性能曲线和对比可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（用于高级信号分析功能）
• 至少4GB内存（处理大规模信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能架构，包含稀疏信号生成模块、观测矩阵构建引擎、STOMP算法迭代核心、性能评估系统以及结果可视化组件。该文件整合了从数据输入到结果输出的完整处理流程，提供参数配置接口和算法执行控制，能够输出重构信号向量、误差分析报告、收敛性能曲线和对比可视化图形等多维度结果。