基于压缩感知理论的MATLAB智能数据重建与分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB高效实现了压缩感知算法，通过稀疏变换模块（包括DCT和小波变换）突破奈奎斯特采样限制，在低采样率下完成高质量信号重建与分析。

详 情 说 明

基于压缩感知理论的智能数据重建与分析系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了压缩感知理论的核心算法，突破传统奈奎斯特采样定理的限制，能够在低采样率下实现高质量信号重建。系统集成稀疏变换、测量矩阵生成、信号重构和性能评估等完整功能模块，适用于图像压缩、医学成像、无线传感等多个应用场景。

功能特性

• 多模态稀疏变换：支持DCT、小波变换等多种稀疏基选择
• 灵活测量矩阵：提供随机高斯矩阵、伯努利矩阵等测量矩阵构造
• 先进重构算法：集成OMP、CoSaMP、BPDN等主流重构算法
• 全面性能评估：包含重建误差、PSNR等量化评估指标
• 实用场景模拟：支持图像压缩、医学成像等应用实例验证

使用方法

1. 准备输入数据：支持JPG/PNG图像（最大1024×1024）或CSV/TXT一维信号（最大长度10000点）
2. 配置系统参数：设置采样率（10%-80%）、选择稀疏变换方法和重构算法
3. 执行重建分析：运行主程序生成重建结果和性能报告
4. 查看输出结果：获取重建信号、误差分析、性能指标和导出文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面交互、参数配置解析、数据预处理分发、算法模块调度以及结果可视化输出。它负责协调各功能模块的工作流程，从数据输入到最终分析报告生成的全过程管理，确保压缩感知重建任务的完整执行。