MATLAB稀疏信号重构算法性能比较平台

资 源 简 介

本项目实现OMP、SP、IRLS、CoSaMP等稀疏重构算法，提供模拟观测信号生成与多算法对比测试功能，支持稀疏度可调的信号恢复性能分析。

详 情 说 明

稀疏信号重构算法性能比较平台开发与测试

项目介绍

本项目构建了一个完整的稀疏信号重构算法性能对比分析平台。通过系统实现多种经典稀疏信号重构算法（包括OMP、SP、IRLS、CoSaMP等），提供了从模拟信号生成、算法执行到性能评估和可视化的全流程解决方案。平台能够量化分析不同算法在重构精度、收敛速度、计算复杂度等方面的表现，为稀疏信号处理领域的研究和应用提供可靠的性能对比工具。

功能特性

• 多种算法实现：集成OMP、SP、CoSaMP、IRLS等经典稀疏重构算法
• 灵活的信号模拟：支持生成不同稀疏度、信噪比的模拟观测信号
• 全面性能评估：

- 重构精度指标：均方误差、重构成功率 - 效率指标：运行时间、迭代次数、计算复杂度

• 丰富的可视化展示：

- 收敛曲线对比图 - 重构成功率统计图 - 不同稀疏度下的性能热力图

• 参数可配置：支持观测矩阵维度、稀疏度、噪声水平等参数灵活调整

使用方法

基础配置

1. 设置观测矩阵参数：信号长度N、观测维度M、稀疏度K
2. 配置噪声参数：信噪比(SNR)设置
3. 选择需要测试的算法组合
4. 设置算法控制参数：最大迭代次数、误差容限等

运行分析

运行主程序后，系统将自动：

• 生成指定参数的模拟观测信号
• 依次执行所选重构算法
• 计算各项性能指标
• 生成对比分析图表

结果查看

• 查看控制台输出的性能指标表格
• 分析生成的可视化图表文件
• 比较不同算法在不同条件下的表现

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件包含了项目的核心功能实现，主要包括模拟信号生成模块、多种重构算法执行引擎、性能指标计算系统以及结果可视化组件。该文件整合了完整的测试流程，能够根据用户配置自动完成从信号生成到性能对比的全套分析任务，并输出详细的量化评估结果和多种形式的对比图表。