基于MATLAB的压缩感知重构算法综合建模与分析系统

资 源 简 介

本项目集成多种经典CS重构算法与预处理技术，支持一维/二维信号的稀疏表示、观测矩阵构建及重构性能分析。通过MATLAB实现算法组合测试与可视化评估，为压缩感知研究提供标准化实验平台。

详 情 说 明

CS重构算法综合建模与分析系统

项目介绍

本项目是一个压缩感知(CS)重构算法的综合建模与分析系统，集成了多种经典重构算法和预处理技术。系统通过对不同稀疏变换和重构方法的组合测试，实现从信号稀疏表示、观测采样到信号重构的全流程分析，并支持算法性能的量化评估与可视化对比。

功能特性

• 多样化重构算法：集成OMP、SOMP、ROMP、SAMP、CoSaMP、GPSR等主流稀疏重构算法
• 灵活稀疏变换：支持小波变换（多种小波基可选）和DCT变换等稀疏表示方法
• 多模态输入支持：支持.mat文件导入和手动生成测试信号（稀疏信号/自然信号）
• 可配置观测系统：提供随机高斯矩阵、部分傅里叶矩阵等多种观测矩阵构建方式
• 全面性能评估：计算相对误差、峰值信噪比(PSNR)、重构时间等指标，支持收敛性分析
• 丰富可视化：提供原始/重构信号对比、残差收敛曲线、多算法性能对比等图形化展示
• 参数灵敏度分析：自动生成算法性能排名和参数影响分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备原始信号数据（.mat格式）或使用系统内置信号生成功能
2. 参数配置：设置稀疏度K、观测维度M、迭代次数、误差阈值等算法参数
3. 变换基选择：根据需要选择小波类型或DCT变换参数
4. 观测矩阵设置：选择并配置合适的观测矩阵类型
5. 算法执行：运行主程序，系统将自动执行选定的重构算法组合
6. 结果分析：查看重构结果、性能指标和可视化图表，生成分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型信号时建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

main.m作为系统的主控程序，承担着核心调度功能，主要包括算法流程的统筹管理、各类参数的统一配置、稀疏变换与重构算法的协调执行、性能评估指标的系统计算，以及最终结果的可视化展示与报告生成。该文件实现了从信号输入到结果输出的完整处理链，确保各模块间的数据传递与逻辑衔接。