基于MATLAB的压缩感知重构与噪声抑制优化算法实现

资 源 简 介

本项目实现完整的压缩感知信号重构与去噪系统，包含OMP、CoSaMP、BPDN等经典算法的稀疏表示重构，并针对噪声抑制进行优化改进，提升含噪信号处理效果。

详 情 说 明

基于压缩感知重构与优化改进的噪声抑制算法研究及实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知信号重构与去噪系统，通过压缩感知理论对含噪信号进行稀疏表示和重构，并对传统压缩感知重构算法进行去噪优化。系统集成了多种改进的去噪方法，能够有效提升信号重构质量，同时提供全面的性能评估和可视化分析功能。

功能特性

• 压缩感知重构：实现OMP、CoSaMP、BPDN等经典压缩感知重构算法
• 去噪优化改进：集成自适应阈值选择、字典学习优化、加权稀疏重构等改进方法
• 多信号支持：支持一维信号（音频、生物信号）和二维信号（图像）的去噪处理
• 性能评估：提供重构误差分析、SNR改善计算和计算复杂度评估
• 参数优化：基于不同信噪比条件提供最佳算法配置建议
• 可视化展示：生成原始信号、含噪信号、去噪信号的对比图及算法性能报告

使用方法

输入配置

• 信号输入：支持.mat文件、wav音频文件、bmp/jpg图像格式
• 测量矩阵：可配置随机高斯矩阵、部分傅里叶矩阵等参数
• 噪声参数：设置信噪比范围或噪声标准差
• 算法选择：指定重构算法类型、迭代次数、容差阈值
• 改进方法：配置阈值策略、字典学习选项、加权系数等参数

输出结果

• 去噪后的重构信号（保持原信号格式）
• 去噪效果量化指标（重构SNR、均方误差、峰值信噪比）
• 算法性能报告（计算时间、迭代收敛曲线）
• 可视化对比结果图
• 参数优化建议报告

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（用于图像去噪功能）
• 建议内存：4GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括信号加载与预处理、测量矩阵生成、噪声添加、压缩感知重构算法执行、去噪优化方法应用、性能评估指标计算以及结果可视化输出。该文件整合了所有功能模块，提供统一的参数配置接口，并生成完整的去噪分析报告。