基于MATLAB的压缩感知重构算法实现（包含MP/OMP/CoSaMP/StOMP/SAMP）

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的压缩感知重构算法集合，包含匹配追踪(MP)、正交匹配追踪(OMP)、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)、分段正交匹配追踪(StOMP)和自适应匹配追踪(SAMP)五种经典算法。适用于信号处理和图像重建研究。

详 情 说 明

压缩感知重构算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目基于 MATLAB 环境实现了多种经典的压缩感知（Compressed Sensing）重构算法。压缩感知理论突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，能够在信号稀疏性条件下，通过少量非自适应线性测量值高概率地精确重构原始信号。本代码库提供了匹配追踪（MP）、正交匹配追踪（OMP）、压缩采样匹配追踪（CoSaMP）、分段正交匹配追踪（StOMP）和自适应阈值匹配追踪（SAMP）等核心算法的完整实现，便于用户进行信号重构实验、算法性能比较与研究。

功能特性

• 算法全面：集成了 MP、OMP、CoSaMP、StOMP、SAMP 等多种主流贪婪追踪类重构算法。
• 灵活易用：用户可通过参数配置选择特定算法，并设置稀疏度、采样数、误差容限等关键参数。
• 评估完备：提供重构信号、重构误差、运行时间、信噪比（SNR）、重构成功率等多种输出，支持对算法性能进行定量分析。
• 技术核心：涉及稀疏表示技术、数据采样技术以及高效的重构算法实现。

使用方法

1. 准备输入：

* 信号数据：准备原始信号向量，可加载 .mat 格式文件或直接输入数值数组。 * 测量矩阵：准备合适的感知矩阵或测量矩阵（如高斯随机矩阵）。 * 参数设置：根据信号特性与实验需求，设定或估计信号的稀疏度（K）、采样数（M）以及迭代误差容限等参数。

1. 运行重构：根据项目入口文件要求，配置上述输入参数，运行程序。

1. 获取输出：程序执行后将输出：

* 重构信号：算法重构得到的信号向量。 * 重构误差：原始信号与重构信号之间的差异度量。 * 性能指标：包括算法运行时间、信噪比（SNR）等，用于评估重构效果和算法效率。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：需要安装 MATLAB，建议版本 R2016a 或更高版本，以确保良好的兼容性。

文件说明

项目的主入口文件整合了核心功能，主要负责整个重构过程的调度与管理。它能够根据用户的输入选择调用不同的具体重构算法，处理信号数据与测量矩阵的读取与验证，管理算法的执行流程，并最终计算和呈现重构结果及相关的性能评估指标，为用户提供了一个完整的压缩感知信号重构实验平台。