a基于正交贪婪算法的压缩感知稀疏信号重建MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现压缩感知中的稀疏信号重建功能，通过正交贪婪算法从少量随机测量数据中精确重建原始信号。支持一维和二维信号处理，包含稀疏表示、测量矩阵构造、贪婪迭代计算和重构精度评估模块。

详 情 说 明

基于正交贪婪算法的压缩感知稀疏信号重建系统

项目介绍

本项目实现了一个基于正交贪婪(OMP)算法的压缩感知信号重建系统，能够从少量随机测量数据中精确重建具有稀疏特性的原始信号。系统支持一维和二维信号处理，包含信号稀疏表示、测量矩阵构造、贪婪迭代计算和重构精度评估四个核心模块，可广泛应用于图像压缩、通信传输和生物医学信号处理等领域。

功能特性

• 高效重建：采用正交贪婪算法实现快速稀疏信号重建
• 多维支持：完整支持一维和二维信号的压缩感知处理
• 精度评估：提供多种重构质量评估指标（PSNR、MSE等）
• 可视化展示：实时显示重构过程收敛曲线和误差变化
• 灵活配置：支持自定义稀疏度、迭代次数等参数设置

使用方法

输入参数

1. 稀疏信号：一维稀疏向量或二维稀疏矩阵
2. 观测矩阵：满足RIP特性的随机测量矩阵
3. 测量数据：原始信号与观测矩阵的点乘结果向量
4. 参数设置：稀疏度、迭代次数容限等重建参数

输出结果

1. 重构信号：与原始信号维数一致的恢复结果矩阵/向量
2. 重构误差：重构信号与原始信号的均方误差
3. 收敛曲线：算法迭代过程中误差的收敛情况图像
4. 性能指标：包含PSNR、重构时间等评估参数的结构体

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（处理大型图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括以下功能：系统参数初始化、输入数据验证、正交贪婪算法执行流程控制、重构结果计算与误差分析、性能指标评估以及结果可视化展示。该文件作为整个系统的入口点，协调各模块完成从数据输入到结果输出的完整处理流程。