MATLAB稀疏编码与压缩感知信号重构仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现压缩感知信号重构的仿真对比，集成L1范数优化、贪婪迭代和贝叶斯稀疏重构等算法，支持一维/二维信号的压缩采样模拟与恢复效果评估。

详 情 说 明

基于稀疏编码与过完备字典的压缩感知信号重构仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个压缩感知信号重构仿真平台，集成了多种经典压缩感知恢复算法进行对比分析。系统通过模拟压缩采样过程，利用稀疏先验信息实现信号的精确重构，提供了一维和二维信号的重构验证、性能评估以及可视化展示功能。

功能特性

• 多算法集成：包含基于L1范数优化的基追踪算法、贪婪迭代类的匹配追踪算法系列以及基于贝叶斯建模的稀疏重构方法
• 灵活配置：支持人工生成稀疏信号或导入真实数据，可配置测量矩阵和过完备字典
• 全面分析：提供重构误差分析、算法性能对比和可视化展示功能
• 易用界面：直观的图形界面设计，便于参数设置和结果查看

使用方法

1. 配置输入参数：选择或生成原始稀疏信号，设置测量矩阵类型，选择过完备字典
2. 设置算法参数：根据需求配置稀疏度K、迭代次数、误差容限等参数
3. 运行仿真：执行压缩采样和信号重构过程
4. 查看结果：分析重构信号数据、性能指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：4GB以上（建议8GB）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主入口文件作为整个仿真平台的核心控制中枢，集成了信号生成、压缩采样、重构算法调用、性能评估和结果可视化等完整流程。它负责协调各个功能模块的协同工作，提供用户交互界面，管理算法参数的配置与传递，并生成最终的重构结果对比报告。