MATLAB实现压缩感知框架下的迂回式匹配追踪（DMP）对比系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现迂回式匹配追踪（DMP）算法，与传统贪婪算法（GPA）、子空间追踪（SP）和正交匹配追踪（OMP）进行对比，支持稀疏信号模拟生成、字典构建及重构性能分析，适用于压缩感知信号处理的算法评估。

详 情 说 明

基于压缩感知的迂回式匹配追踪算法（DMP）对比研究系统

项目介绍

本项目实现并系统对比迂回式匹配追踪算法（DMP）在压缩感知信号重构中的应用效果。通过与传统贪婪算法（GPA）、子空间追踪（SP）和正交匹配追踪（OMP）三种经典算法进行多维度性能对比，评估不同算法在重构精度、计算效率和鲁棒性方面的差异。系统提供完整的信号模拟采样、字典构建、稀疏表示和误差分析流程，为压缩感知算法的研究和应用提供可靠的实验平台。

功能特性

• 多算法对比：集成DMP、GPA、SP、OMP四种主流贪婪重构算法
• 自适应阈值控制：DMP算法采用创新的迂回式策略实现动态阈值调整
• 可视化分析：提供收敛曲线、性能对比表格、稀疏度-精度关系图等多种可视化结果
• 噪声鲁棒性测试：支持添加不同水平的高斯白噪声，测试算法抗噪性能
• 系统评估指标：从重构误差（L2范数）、计算时间、迭代次数等多角度量化算法性能

使用方法

基本输入参数

1. 原始稀疏信号向量：一维数组格式的稀疏信号
2. 观测矩阵/感知矩阵：二维数组形式的测量矩阵
3. 稀疏度参数K：整数，控制信号的稀疏程度
4. 迂回参数：包含阈值系数和最大迭代次数
5. 噪声水平参数（可选）：添加高斯噪声的标准差

运行流程

系统运行后将自动执行以下步骤：

1. 根据输入参数生成测试信号和观测矩阵
2. 分别运行四种重构算法进行信号恢复
3. 计算各项性能指标并生成对比结果
4. 输出可视化图表和性能分析报告

输出结果

• 重构信号向量及L2范数重构误差
• 算法收敛过程曲线图
• 性能对比表格（重构误差、计算时间、迭代次数）
• 稀疏度与重构精度关系图
• 原始信号与重构信号对比波形图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 所需工具箱：信号处理工具箱、统计分析工具箱（用于噪声生成和数据分析）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能实现，主要包括信号生成模块、观测矩阵构建模块、四种重构算法的独立实现单元、性能评估与对比分析模块，以及结果可视化输出模块。该文件通过模块化设计实现了从参数配置到结果输出的完整流程，支持用户自定义输入参数并自动生成多维度性能分析报告。