基于MATLAB的KSVD字典学习与信号去噪工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现KSVD字典学习算法，支持信号重构、图像去噪及数据增强。通过自定义训练与稀疏表示优化，有效提升信号处理性能。适用于压缩感知与稀疏信号处理应用场景。

详 情 说 明

MATLAB-KSVD字典学习与信号去噪增强工具箱

项目介绍

本项目是基于KSVD算法的多功能信号处理工具箱，专为稀疏表示与字典学习任务设计。工具箱通过自定义训练阶段获取最优字典原子，支持信号重构、图像去噪、数据增强等核心功能。采用迭代正交匹配追踪算法优化稀疏系数，可扩展应用于压缩感知、特征提取等高级场景。

功能特性

• 核心算法：KSVD字典训练算法与正交匹配追踪稀疏编码
• 多模态支持：处理灰度图像、一维时序信号、多维数据
• 参数可配置：字典原子数量、稀疏度约束、迭代次数、噪声阈值
• 完整输出：优化字典、稀疏系数、去噪信号、残差分布图
• 分析报告：信噪比提升对比、收敛曲线、原子可视化

使用方法

训练阶段

输入二维信号矩阵（每列为一个训练样本），配置字典参数后运行训练流程，输出优化后的字典矩阵和稀疏编码系数矩阵。

去噪阶段

输入含噪信号/图像，加载预训练字典或进行在线训练，通过稀疏重构实现去噪，输出重构信号和残差分析结果。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，仅图像处理需要）

文件说明

主程序文件集成了完整的KSVD字典学习工作流程，包含训练数据预处理、字典初始化、KSVD迭代优化、稀疏编码计算、信号重构等核心模块。该文件支持参数灵活配置，可实现从数据加载、字典训练到结果输出的全自动化处理，并提供去噪性能评估与可视化功能。