MATLAB压缩感知重构算法集成工具箱(CS_Reconstruction_Toolbox)

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成了CoSaMP、GBP、IHT、IRLS、MP、OMP等经典压缩感知重构算法，提供统一的函数接口和示例代码，支持一维/二维信号重构，适用于稀疏信号处理研究与教学应用。

详 情 说 明

压缩感知重构算法集成工具箱（CS_Reconstruction_Toolbox）

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知信号重构算法集合，包含 CoSaMP（压缩采样匹配追踪）、GBP（广义置信传播）、IHT（迭代硬阈值）、IRLS（迭代重加权最小二乘）、MP（匹配追踪）、OMP（正交匹配追踪）和 SP（子空间追踪）七种主流重构算法。该工具箱支持对一维/二维信号的压缩感知重构，能够有效处理稀疏信号在低采样率下的精确恢复问题，适用于信号处理、图像压缩和医学成像等多个领域。

功能特性

• 算法全面：集成七种主流压缩感知重构算法，满足不同应用场景需求
• 多维支持：支持一维和二维信号的压缩感知重构
• 性能分析：提供重构误差、运行时间、收敛次数等多项性能指标
• 可视化展示：包含重构误差曲线和重构过程可视化功能
• 灵活配置：支持算法参数自定义配置，包括最大迭代次数、容差阈值等

使用方法

输入参数

1. 观测矩阵/传感矩阵：m×n维矩阵（m<
2. 压缩观测值：m×1维向量或m×p维矩阵（p为信号通道数）
3. 稀疏度参数：标量，指定信号的稀疏程度
4. 算法参数配置：包括最大迭代次数、容差阈值等可选参数

输出结果

1. 重构信号：n×1维稀疏向量或n×p维重构信号矩阵
2. 重构误差曲线：迭代过程中误差变化的可视化数据
3. 算法性能指标：包含重构误差、运行时间、收敛次数等量化指标
4. 重构过程可视化：可选显示算法迭代过程中的信号恢复状态

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 具备基本的矩阵运算和数值计算能力
• 建议内存容量能够支持大型矩阵运算

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调用功能，包含算法选择机制、参数解析与验证、数据预处理、多算法统一接口封装、重构结果后处理与分析，以及可视化输出生成等关键能力。该文件作为整个工具箱的入口点，负责协调各重构算法的执行流程并整合最终的重构结果。