MATLAB实现的迂回式匹配追踪(DMP)压缩感知仿真系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了压缩感知中的迂回式匹配追踪(DMP)算法，并与GPA、SP、OMP三种经典算法进行对比仿真。系统包含完整的信号重构测试模块，适用于压缩感知算法性能分析与教学演示。

详 情 说 明

压缩感知中迂回式匹配追踪算法（DMP）的对比实现——MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目为MATLAB仿真系统，核心目标在于实现压缩感知框架下的迂回式匹配追踪算法（Detouring-Matching-Pursuit, DMP），并与梯度投影算法（GPA）、子空间追踪算法（SP）、正交匹配追踪算法（OMP）三种经典稀疏信号重构算法进行系统性对比。系统通过模拟不同稀疏度及噪声环境下的信号重构任务，从重构精度、计算效率和抗噪鲁棒性等多个维度，定量评估各算法性能，为用户在不同应用场景下的算法选择提供数据支持与理论参考。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了具有多路径搜索与动态回退机制的DMP算法，并集成GPA、SP、OMP三种经典对比算法。
• 灵活的信号生成：支持用户自定义原始稀疏信号的稀疏度、信号长度及振幅分布。
• 可配置的感知过程：提供随机高斯矩阵或伯努利矩阵作为测量矩阵，并可灵活设置观测次数M（M远小于信号长度N）。
• 噪声环境模拟：可选加入加性高斯白噪声，并支持自定义信噪比（SNR），以测试算法抗噪性能。
• 多维度性能评估：输出各算法的重构信号，并计算均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）及运行时间等关键指标。
• 丰富的可视化分析：提供原始信号与重构信号的波形对比图、算法残差收敛曲线以及稀疏度-误差关系图等。
• 智能算法推荐：基于仿真结果，生成针对当前数据特征的算法推荐报告及适用场景分析。

使用方法

1. 运行主脚本文件启动仿真系统。
2. 根据提示或修改脚本内参数，设置信号参数（稀疏度、长度）、测量矩阵类型与维度、噪声水平（SNR）以及各算法的特定参数（如迭代次数、残差阈值等）。
3. 系统将自动执行信号生成、压缩测量、算法重构及性能评估流程。
4. 查看命令行窗口输出的性能指标表格，以及自动生成的可视化对比图表。
5. 根据输出的算法推荐报告，理解各算法的性能差异及适用条件。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必备工具箱：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件包含了系统的核心调度与执行逻辑，其主要功能涵盖：定义仿真参数（如信号维度、稀疏度、测量数、噪声水平）、生成模拟稀疏信号与随机测量矩阵、依次调用DMP、GPA、SP、OMP四种算法的实现函数进行信号重构、计算并比较各算法的性能指标（MSE、PSNR、运行时间），最后生成包含波形对比、收敛曲线在内的综合可视化结果以及性能分析报告。