MATLAB实现基于迂回式匹配追踪算法的压缩感知信号重构系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台实现压缩感知信号重构的迂回式匹配追踪（DMP）算法，并与梯度投影算法（GPA）、子空间追踪（SP）及正交匹配追踪（OMP）进行对比分析，评估重构精度与计算效率，为稀疏信号处理提供优化方案。

详 情 说 明

基于迂回式匹配追踪算法的压缩感知信号重构系统设计与对比分析

项目介绍

本项目实现了压缩感知框架下的迂回式匹配追踪（DMP）信号重构算法，并系统性地对比分析了DMP与梯度投影算法（GPA）、子空间追踪（SP）和正交匹配追踪（OMP）三种经典重构算法的性能差异。系统包含信号模拟、观测矩阵生成、算法实现和性能评估四大核心模块，可支持不同稀疏度、噪声水平和测量维度下的系统性实验测试，为压缩感知算法的选择和应用提供数据支持。

功能特性

• 多算法集成：同步实现DMP、GPA、SP、OMP四种主流压缩感知重构算法
• 参数化实验：支持信号长度、稀疏度、测量维度、噪声水平等关键参数灵活配置
• 全面评估体系：提供相对误差（RMSE）、信噪比改善（ISNR）、重构成功率等多维度性能指标
• 可视化分析：生成原始/重构信号对比图、残差收敛曲线、性能指标雷达图等分析图表
• 系统性测试：支持批量实验和统计性能分析，确保结果可靠性

使用方法

1. 参数设置：在配置区设置信号长度N（默认256-1024）、稀疏度K（默认5-50）、测量维度M（默认0.3N-0.7N）、噪声水平SNR（默认10-40dB）
2. 算法执行：运行主程序，系统将自动生成稀疏信号、构建观测矩阵并执行四种重构算法
3. 结果分析：查看控制台输出的性能指标对比，分析生成的各类可视化结果图表
4. 参数扫描：修改参数范围设置，可进行不同工况下的系统性性能测试

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 工具箱：需安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：≥4GB RAM（针对大规模信号测试）
• 存储空间：≥500MB可用空间（用于存储实验数据与结果）

文件说明

主程序文件整合了完整的压缩感知信号重构实验流程，其核心功能包括：实验参数初始化与验证、稀疏信号模拟与观测矩阵构建、四种重构算法的并行执行与性能评估、多维度结果的可视化展示以及系统性测试的数据记录与分析。该文件通过模块化设计实现了从信号生成到性能对比的全流程自动化处理。