MATLAB实现基于MP算法的压缩感知稀疏信号重构系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现匹配追踪(MP)算法，通过稀疏化处理、测量矩阵生成和迭代重构，从少量线性测量中高效恢复一维/二维稀疏信号。系统包含重构误差分析模块，支持高精度信号重建验证。

详 情 说 明

基于MP算法的压缩感知稀疏信号重构系统

项目介绍

本项目实现了基于匹配追踪(Matching Pursuit, MP)算法的压缩感知信号重构系统。系统能够从远低于奈奎斯特采样定理要求的少量线性测量值中，高精度地恢复原始稀疏信号。该系统完整实现了压缩感知理论中的信号稀疏化、随机测量、重构算法和性能评估四大核心环节，为一维和二维稀疏信号提供完整的压缩采样与重构解决方案。

功能特性

• 完整的压缩感知流程：涵盖信号稀疏化处理、测量矩阵生成、MP迭代重构和误差分析全流程
• 灵活的输入支持：支持人工生成稀疏信号或导入实际MATLAB数据文件(.mat格式)
• 多种测量矩阵：提供随机高斯矩阵、伯努利矩阵及自定义测量矩阵选项
• 参数可配置：可调节稀疏度K、测量次数M、信号长度N、迭代次数等关键参数
• 全面的输出分析：提供重构信号、误差指标、可视化对比和文本报告
• 质量评估体系：包含相对误差范数、信噪比(SNR)等量化评估指标

使用方法

1. 参数设置：根据需要调整稀疏度、测量次数、信号长度等参数
2. 信号输入：选择生成人工稀疏信号或导入外部.mat格式数据
3. 矩阵选择：指定测量矩阵类型（高斯/伯努利/自定义）
4. 执行重构：运行MP算法进行信号重构
5. 结果分析：查看重构信号、误差指标和可视化结果

系统将自动生成包含原始与重构信号对比图、误差分布、算法收敛曲线等可视化结果，并输出详细的重构质量报告。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（处理大型信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户交互界面、参数初始化、算法调度和结果输出。具体功能涵盖：信号数据的读取与预处理、测量矩阵的构建与验证、MP重构算法的执行控制、重构精度评估计算，以及结果可视化图表的生成与展示。该文件作为整个系统的中央控制器，协调各功能模块有序工作并确保数据处理流程的完整性。