基于MATLAB的压缩感知重构算法性能对比系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了CoSaMP、BP和OMP三种压缩感知重构算法，在5dB至30dB信噪比范围内分析信号重构误差。系统生成稀疏信号并通过随机测量矩阵模拟观测，对比不同算法的重建精度与稳定性，为信号处理研究提供参考。

详 情 说 明

基于CoSaMP、BP和OMP算法的信号重构误差性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现并对比三种经典压缩感知重构算法（CoSaMP、基追踪BP、正交匹配追踪OMP）在加性高斯白噪声环境下的重构误差性能。系统能够模拟生成稀疏信号，通过随机测量矩阵进行压缩观测，并在可控信噪比（SNR）条件下添加噪声，最终计算各算法的重构均方误差（MSE），评估其在不同噪声强度下的鲁棒性和重构精度。

功能特性

• 多算法对比：集成CoSaMP、BP、OMP三种主流压缩感知重构算法
• 噪声可控测试：支持5dB至30dB范围内的多档SNR条件模拟
• 参数灵活配置：可调节稀疏度、信号长度、观测次数等关键参数
• 全面性能评估：提供MSE误差曲线、数值统计、波形对比等多维度分析
• 可视化展示：生成重构误差对比图、信号波形对比图等直观结果

使用方法

1. 参数设置：在运行主程序前，根据需要修改稀疏度K、信号长度N、观测次数M等参数
2. SNR范围配置：设置测试的信噪比范围（默认5:5:30 dB）
3. 算法参数调整：可根据实际需求调整各算法的迭代次数、收敛精度等参数
4. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成信号生成、噪声添加、重构计算和性能对比
5. 结果查看：程序运行后将显示误差对比曲线图、数值结果表格和重构信号波形图

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Optimization Toolbox（BP算法需要）
• 硬件建议：至少4GB内存，支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了信号仿真平台的全部核心功能，包括稀疏信号的生成模块、可控噪声的注入模块、三种重构算法的实现与调用模块，以及多模态结果的自动化生成与展示模块。具体实现了参数配置界面、算法性能对比测试流程、误差计算与统计分析功能，并完成最终可视化图表的集成输出。