MATLAB实现多方法压缩感知算法综合平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建了一个完整的压缩感知算法测试平台，集成了三种经典压缩感知算法。系统支持信号的稀疏表示和重构，通过L1范数最小化等方法实现高效信号重建，并提供详细的性能对比分析，适用于算法验证和教学研究。

详 情 说 明

多方法压缩感知算法综合实现平台

项目介绍

本项目构建了一个完整的压缩感知算法测试平台，专门集成和展示三种经典压缩感知算法。系统能够对输入信号进行稀疏表示，通过不同的重构算法实现信号重建，并提供详细的性能对比分析。平台支持对算法重建质量、计算效率和适用场景的全面评估，为压缩感知算法的研究和应用提供了强有力的工具。

功能特性

• 多种重构算法：集成L1范数最小化方法、正交匹配追踪(OMP)算法和梯度投影(GP)算法三种经典压缩感知重构方法
• 灵活输入支持：支持一维或二维原始信号数据，可自定义观测矩阵和稀疏基矩阵
• 参数可配置：允许用户设置稀疏度、容差、最大迭代次数等关键算法参数
• 全面性能评估：提供重构相对误差、运行时间、迭代次数等多维度性能指标
• 直观结果展示：生成原始信号与重构信号的波形/图像对比，以及算法收敛曲线分析

使用方法

1. 准备输入数据：准备原始信号数据、观测矩阵和稀疏基矩阵
2. 设置算法参数：根据需求配置各算法的稀疏度、容差和最大迭代次数等参数
3. 运行重构算法：执行主程序启动三种压缩感知算法的并行计算
4. 分析结果：查看重构信号数据、性能指标对比和可视化图表
5. 性能对比：基于重构误差、计算时间等指标评估各算法优劣

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱（用于L1范数最小化算法）
• 足够内存以处理较大规模的信号数据

文件说明

项目中的主程序文件整合了平台的核心功能，包括信号数据预处理、三种压缩感知算法的并行实现、重构结果的质量评估以及多维度可视化分析。该文件承担了算法调用、参数传递、性能指标计算和结果展示的综合任务，通过模块化设计实现了从信号输入到结果输出的完整处理流程，确保用户能够便捷地进行算法测试和对比分析。