MATLAB压缩感知稀疏信号恢复算法实现与教学套件

资 源 简 介

该项目提供压缩感知（Compressive Sensing）信号恢复的完整MATLAB实现，包含多种经典恢复算法。配套详细PDF技术文档，系统阐述理论基础与模型。适合理论学习与算法验证。

详 情 说 明

基于压缩感知的稀疏信号恢复算法官方实现与教学套件

项目介绍

本项目提供压缩感知（Compressive Sensing）信号恢复的完整MATLAB实现，包含多种经典恢复算法的高效实现。配套详细的PDF技术文档，系统阐述压缩感知理论框架、数学模型及算法原理。该工具包不仅可用于实际信号处理任务，还可作为教学研究平台，帮助用户深入理解稀疏表示、测量矩阵设计和重构算法等核心概念。

功能特性

• 多种重构算法：实现包括L1范数最小化、正交匹配追踪（OMP）、基追踪去噪（BPDN）等经典稀疏信号恢复算法
• 完整的输入输出接口：支持压缩测量向量、测量矩阵、稀疏基矩阵等多种输入参数配置
• 全面的性能评估：提供重构误差分析、收敛曲线绘制、重构质量可视化等输出功能
• 教学研究一体化：既是实用的信号处理工具，也是深入理解压缩感知原理的教学平台

使用方法

基本调用流程

1. 准备输入数据：

- 压缩测量向量（M×1维） - 测量矩阵（M×N维，满足M<

1. 选择恢复算法：

- 根据信号特性和需求选择合适的重构算法 - 配置相应的算法参数

1. 执行信号恢复：

- 运行主程序进行信号重构 - 获取重构结果和性能指标

输出结果

• 重构信号估计（N×1维）
• 重构误差分析指标（相对误差、峰值信噪比等）
• 算法收敛特性曲线
• 稀疏系数分布情况
• 原始信号与重构信号的对比可视化

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上，处理大规模信号时需要更大内存
• 工具箱依赖：优化工具箱（Optimization Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了压缩感知信号恢复的全部核心功能，包括测量矩阵生成、多种稀疏恢复算法的实现接口、重构性能评估体系以及结果可视化模块。该文件提供了完整的信号处理流水线，支持用户通过参数配置灵活选择不同的重构策略，并能够生成详细的重构质量分析报告和教学演示图表。