MATLAB压缩感知信号重建算法工具箱

资 源 简 介

基于压缩感知理论开发的MATLAB信号重建工具箱，提供完整的算法实现框架，包括信号稀疏变换、测量矩阵优化及多种重建算法（BP/OMP/CoSaMP），支持一维/二维信号的高效恢复与算法性能对比。

详 情 说 明

基于压缩感知理论的信号重建算法 - MATLAB官方实现

项目介绍

本项目是基于压缩感知理论的信号重建算法的MATLAB官方实现。压缩感知是一种新兴的信号采集与处理理论，能够在远低于奈奎斯特采样率的条件下实现信号的精确重建。本代码库提供了一个完整的压缩感知解决方案，涵盖从信号稀疏表示到重建优化的全流程，适用于学术研究、算法验证和工程应用场景。

功能特性

• 完整的算法体系：包含信号稀疏表示、测量矩阵设计和重建优化全流程
• 多种重建算法：集成基追踪(BP)、正交匹配追踪(OMP)、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)等经典算法
• 性能评估模块：支持重建误差分析（MSE、PSNR）和计算复杂度评估
• 可视化界面：提供原始信号、观测信号和重建信号的直观对比展示
• 技术文档：配套详细的理论框架说明和算法推导过程PDF文档

使用方法

基本输入参数

1. 原始信号：支持一维/二维数字信号（语音、图像等）
2. 观测矩阵：随机高斯矩阵、随机伯努利矩阵或部分傅里叶矩阵
3. 压缩比参数：观测数量与信号长度的比例（0-1之间的数值）
4. 算法选择：指定重建算法类型及相应参数设置

输出结果

• 与原始信号维度一致的重建结果数组
• 重建误差量化指标（均方误差、峰值信噪比等）
• 算法运行性能报告（迭代次数、计算时间等）
• 信号对比可视化图形
• 详细技术分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox） - 仅基追踪算法需要
• 推荐内存：4GB以上（处理高维信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了完整的压缩感知处理流程，包括信号预处理、稀疏变换、观测矩阵生成、重建算法执行、性能评估和结果可视化等核心功能。该文件作为项目入口点，整合了所有算法模块，提供用户交互界面和参数配置选项，支持不同类型信号的端到端处理。