MATLAB实现的迭代硬阈值(IHT)压缩感知算法

资 源 简 介

本资源提供可直接运行的MATLAB版迭代硬阈值(IHT)算法实现，包含完整参数设置、信号生成和测量矩阵构建模块，适用于稀疏信号重构的仿真研究。代码开箱即用，便于压缩感知算法学习和验证。

详 情 说 明

压缩感知经典算法IHT（迭代硬阈值算法）可运行实现

项目介绍

本项目提供了一个标准的MATLAB实现，核心为压缩感知中的经典重构算法——迭代硬阈值算法（Iterative Hard Thresholding, IHT）。该实现开箱即用，旨在通过完整的仿真流程，有效重构稀疏信号并分析其性能。代码涵盖了从参数初始化、信号与测量矩阵生成、IHT算法执行到重构结果评估的全过程，便于用户快速验证和理解IHT算法在压缩感知中的应用。

功能特性

• 标准算法实现：严格依据IHT算法的数学原理进行编码。
• 端到端流程：包含稀疏信号生成、观测、重构及误差分析的完整链路。
• 灵活输入：支持自定义信号维度、测量数、迭代次数、稀疏度等多种参数。
• 性能评估：输出重构误差曲线、误差率和峰均比等关键指标。
• 即运行性：代码无需任何修改，下载后可直接在MATLAB环境中运行并观察结果。

使用方法

1. 设置参数：在代码开头的参数设置区，根据需要调整稀疏信号维度 (N)、观测向量维度 (M)、算法最大迭代次数 (max_iter)、信号稀疏度 (K) 等。
2. 选择信号类型：可选择生成预设的单位脉冲稀疏信号或随机的稀疏信号进行测试。
3. 运行脚本：在MATLAB命令行中执行脚本，算法将自动完成信号重构。
4. 查看结果：命令行窗口将打印原始信号、观测值、重构信号及最终误差率等信息。同时，图形窗口将显示重构误差随迭代次数下降的曲线。

系统要求

• 操作系统： Windows / macOS / Linux
• 软件环境： MATLAB R2016b 或更高版本

文件说明

主程序脚本整合了项目的全部核心功能，其实现了算法参数的初始化配置，可根据输入选项生成不同类型的原始稀疏信号与高斯随机测量矩阵，并执行迭代硬阈值算法的主循环以逐步逼近并重构原始信号。在算法迭代过程中，它实时计算并记录每次迭代的重构误差，最终通过图形化方式展示误差收敛曲线，同时计算并输出重构信号的峰值信噪比（或峰均比）与最终误差率等量化评估指标。