MATLAB实现的压缩感知Xampling仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整仿真压缩感知Xampling技术流程，重点模拟CTF模块实现。系统采用贝努力矩阵进行亚奈奎斯特采样，基于OMP算法重构信号，适用于压缩感知理论验证及硬件实现研究。

详 情 说 明

基于压缩感知Xampling硬件实现的贝努力矩阵观测与OMP重构仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知Xampling技术硬件仿真系统，重点模拟了以色列团队开发的CTF（调制解宽）模块的硬件实现。系统采用贝努力随机测量矩阵对原始信号进行亚奈奎斯特采样，并利用正交匹配追踪（OMP）算法实现高质量信号重构。该系统完整涵盖了从信号采样、观测矩阵构建到稀疏表示和重构算法的全流程，特别针对硬件实现中的量化误差和CTF模块优化进行了深入仿真分析。

功能特性

• 完整的压缩感知流程：实现信号采样、压缩观测、稀疏重构的完整链路
• 贝努力测量矩阵构造：生成满足硬件实现约束的随机测量矩阵
• CTF模块硬件仿真：精确模拟实际硬件中的调制解宽处理过程
• OMP重构算法：采用优化的正交匹配追踪算法实现高效信号恢复
• 量化误差分析：全面评估硬件量化对重构性能的影响
• 多数据类型支持：支持一维语音信号和二维图像信号的仿真处理
• 性能评估体系：提供重构误差、信噪比、运行时间等多维度评估指标

使用方法

基本配置

设置采样参数、测量矩阵维度和稀疏度先验信息，配置CTF模块参数和硬件约束条件。

信号输入

输入一维或二维模拟信号（支持语音、图像等常见数据类型），系统自动进行预处理和稀疏表示。

运行仿真

执行主仿真程序，系统将自动完成压缩采样、CTF处理、OMP重构和性能分析全过程。

结果输出

获取重构信号数据、性能指标报告、过程数据记录以及详细的硬件分析报告。

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱（如需处理图像信号）

硬件建议

• 内存：8GB以上（处理大型图像信号建议16GB）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括信号预处理、贝努力测量矩阵的生成与优化、压缩采样过程的执行、CTF硬件模块的仿真实现、正交匹配追踪重构算法的运算、重构性能的全面评估以及量化误差的详细分析。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保仿真流程的完整性和准确性，同时提供结果可视化输出。