：MATLAB压缩感知信号估计与去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现压缩感知信号处理系统，通过稀疏表示和优化算法完成信号估计与去噪。支持一维/二维信号自适应采样，在降低数据采集量的同时保证信号质量，适用于受限采集环境。

详 情 说 明

基于压缩感知（CS）的信号估计与去噪系统

项目介绍

本项目基于压缩感知理论，实现了信号的高效压缩与高精度重构系统。系统通过稀疏表示和优化算法，能够在显著降低数据采集量的情况下完成信号的估计与去噪处理。特别适用于数据采集受限、传输带宽受限或存储资源受限的信号处理应用场景。系统集成了信号预处理、稀疏变换、自适应测量、重构优化和噪声抑制等完整处理链条。

功能特性

• 智能压缩采样: 支持对一维时间序列和二维图像信号的自适应压缩采样
• 多模态重构: 集成OMP、CoSaMP、LASSO等多种重构算法，适应不同稀疏特性信号
• 噪声抑制: 结合自适应噪声抑制技术，在重构同时有效去除信号噪声
• 质量评估: 提供RMSE、PSNR等多种质量指标，全面评估重构效果
• 参数可配置: 支持灵活的算法参数设置，满足不同精度和速度需求

使用方法

1. 准备输入信号: 加载或生成待处理的1D/2D信号数据
2. 配置参数: 设置采样率、稀疏基、测量矩阵、算法参数等
3. 执行压缩感知处理: 运行主程序完成信号压缩、重构和去噪
4. 分析结果: 查看重构信号质量及各项性能指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱（部分算法依赖）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号预处理、稀疏变换、测量矩阵构造、压缩感知重构算法执行、噪声抑制处理以及结果分析与可视化。具体涵盖信号参数配置、多种稀疏表示方法选择、自适应测量过程控制、重构算法优化迭代、去噪处理执行，最终输出重构信号、去噪结果及详细的性能评估报告。