基于K-SVD的MATLAB压缩传感字典训练系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了压缩传感框架下的稀疏表示与字典学习，通过K-SVD算法训练过完备字典，从有限观测数据中高效重构原始信号，支持稀疏编码与压缩采样重建。适用于信号处理与数据压缩研究。

详 情 说 明

基于K-SVD算法的压缩传感过完备字典训练系统

项目介绍

本项目是一个基于压缩传感理论的稀疏表示与字典学习系统。系统核心采用K-SVD（K-奇异值分解）算法训练过完备字典，能够从有限观测数据中高效重构原始信号。通过结合正交匹配追踪（OMP）稀疏编码技术，实现信号的稀疏表示和压缩采样重建，为图像处理、音频分析等领域的信号压缩与重构提供完整解决方案。

功能特性

• 过完备字典训练：采用K-SVD算法从训练样本中自适应学习最优字典原子
• 稀疏表示计算：使用OMP算法实现信号在字典下的稀疏编码
• 信号重构验证：支持压缩采样重建与重构质量评估
• 自适应优化：自动调整字典原子以满足稀疏度约束条件
• 性能可视化：提供算法收敛曲线和重构质量指标分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备训练样本集（如图像块矩阵、音频片段集合） - 配置观测矩阵（高斯随机矩阵或伯努利矩阵） - 设置算法参数（字典大小、稀疏度、迭代次数等）

1. 运行训练过程：

- 执行主程序启动字典训练 - 系统自动进行稀疏编码和字典更新迭代

1. 获取输出结果：

- 获得训练完成的过完备字典矩阵 - 查看稀疏表示系数编码结果 - 分析重构误差和峰值信噪比等性能指标 - 查看算法收敛过程可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（大型数据集建议8GB以上）
• 支持矩阵运算的CPU处理器

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括训练数据的加载与预处理、字典学习算法的参数初始化、K-SVD迭代训练过程的总调度、稀疏编码计算的功能调用、信号重构的质量评估，以及最终结果的可视化输出生成。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保字典训练过程的完整执行。