MATLAB压缩感知稀疏信号重构工具包

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的压缩感知流程，涵盖稀疏变换、观测矩阵构建与多种重构算法（OMP/BP/CoSaMP等），支持重构误差、信噪比等性能指标定量评估，适用于信号处理研究与教学。

详 情 说 明

MATLAB压缩感知稀疏信号重构系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的压缩感知稀疏信号重构系统，实现了完整的压缩感知处理流程。系统通过稀疏变换、随机观测和信号重构三个核心环节，实现对稀疏信号或可稀疏表示信号的高效压缩与精确重构。该系统为压缩感知理论的研究与应用提供了完整的仿真平台，支持算法性能评估和可视化分析。

功能特性

核心功能模块

• 稀疏表示技术：支持DCT、离散小波变换等多种稀疏基构造方法
• 观测矩阵构建：提供高斯随机矩阵、伯努利矩阵等随机观测矩阵生成
• 信号重构算法：集成OMP（正交匹配追踪）、BP（基追踪）、CoSaMP等多种重构算法
• 性能评估体系：计算均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、相对误差等量化指标
• 可视化分析：支持原始信号、观测数据和重构结果的时域/频域对比显示

技术特点

• 灵活的参数配置：支持用户自定义稀疏基类型、压缩比、观测矩阵类型等参数
• 多算法对比：可同时运行多种重构算法并进行性能比较
• 完整的处理流程：从信号输入到结果评估的一站式解决方案

使用方法

基本操作流程

1. 信号输入：导入一维离散信号向量或生成测试信号
2. 参数设置：配置稀疏基参数、观测参数和重构算法参数
3. 执行重构：运行压缩感知处理流程
4. 结果分析：查看重构信号、性能指标和可视化结果

参数配置说明

• 稀疏基参数：选择变换类型（DCT/小波等）及相关参数设置
• 观测参数：设定压缩比（观测数/信号长度）和观测矩阵类型
• 重构参数：选择重构算法及对应的迭代次数、容差等参数

系统要求

运行环境

• MATLAB R2016b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 所需工具箱：Signal Processing Toolbox

兼容性说明

• 支持Windows、Linux和macOS操作系统
• 确保MATLAB安装路径正确设置

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含信号处理的完整工作流程管理。该文件整合了稀疏变换、观测矩阵生成、信号重构算法调用等关键功能模块，负责参数解析、算法调度和结果显示。同时提供用户交互界面，支持数据处理过程的可视化监控和性能指标的自动计算，确保整个压缩感知重构过程的高效执行与结果验证。