MATLAB实现基于压缩感知的子空间重构SOMP算法

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了压缩感知中的简化正交匹配追踪（SOMP）算法，能够高效重构稀疏信号并分析性能。适用于信号处理研究和教学演示。

详 情 说 明

基于压缩感知的子空间重构算法（SOMP）实现与分析

项目介绍

本项目实现了压缩感知理论中的简化正交匹配追踪（Simplified Orthogonal Matching Pursuit, SOMP）算法，专注于稀疏信号的高效重构与性能分析。通过优化正交匹配追踪过程，在保证重构精度的同时显著降低计算复杂度，为压缩感知在实际应用中的推广提供算法支持。

功能特性

• 核心算法实现：完整的SOMP算法实现，支持稀疏信号精确重构
• 参数优化分析：系统评估稀疏度、测量数等关键参数对性能的影响
• 多维度性能评估：提供信噪比(SNR)、均方误差(MSE)等多种量化指标
• 算法对比实验：与标准OMP、ROMP等主流重构算法进行性能对比
• 可视化分析：重构效果展示、收敛过程曲线、误差变化趋势等直观可视化

使用方法

1. 基本重构流程：

- 准备观测矩阵（m×n维，m<

1. 性能分析模式：

- 提供原始稀疏信号（n×1维）用于精度对比 - 自动计算重构误差、信噪比等性能指标 - 生成收敛曲线和算法对比报告

1. 参数调优建议：

- 稀疏度k应接近信号真实稀疏水平 - 测量数m建议满足m ≥ k·log(n/k) - 收敛容差通常设置为1e-6以获得平衡的精度与效率

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（建议8GB用于大规模信号处理）
• 存储空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括完整的SOMP算法流程、参数配置界面、多算法对比实验框架以及结果可视化系统。该文件整合了信号生成、测量矩阵构建、稀疏重构计算、性能指标评估和图形化展示等关键模块，用户可通过修改输入参数快速进行不同场景下的算法测试与分析。