基于MATLAB的压缩感知重构算法信号恢复与稀疏分析系统

资 源 简 介

本项目实现多种压缩感知重构算法（OMP、SOMP、ROMP、SAMP、CoSaMP）对稀疏信号的恢复与表示分析，适用于信号处理和压缩感知研究，支持高效稀疏重构与性能评估。

详 情 说 明

基于多种压缩感知重构算法的信号恢复与稀疏表示分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知信号重构与分析平台，集成OMP、SOMP、ROMP、SAMP、CoSaMP和GPSR等经典重构算法。系统支持小波变换与DCT变换等多种稀疏表示方法，能够对一维时序信号和二维图像信号进行高效的压缩采样与重构恢复，并通过多项指标定量评估不同算法的恢复精度与计算性能。

功能特性

• 多算法支持：集成6种主流压缩感知重构算法，涵盖匹配追踪与凸优化两类典型方法
• 灵活稀疏变换：支持小波变换（多种小波基）、DCT变换等稀疏基选择
• 全信号类型处理：兼容一维时间序列与二维图像信号的处理需求
• 多格式输入支持：支持.mat、.csv、.txt等多种数据格式输入
• 可配置测量矩阵：提供随机高斯矩阵、随机伯努利矩阵及自定义测量矩阵选项
• 全面性能评估：输出MSE、PSNR、重构时间等多维度性能指标
• 丰富可视化：提供信号对比图、残差收敛曲线等直观分析图表
• 对比分析报告：自动生成不同算法在相同条件下的性能对比分析

使用方法

基本流程

1. 准备输入信号：将待处理信号保存为.mat、.csv或.txt格式
2. 配置系统参数：在主程序中设置信号类型、稀疏度、测量矩阵类型等参数
3. 选择算法组合：指定需要参与对比的重构算法及各自参数
4. 执行重构分析：运行主程序完成信号重构与性能评估
5. 查看输出结果：获取重构信号数据、性能指标表格及可视化图表

参数配置示例

% 设置信号参数 signal_type = '1D'; % 信号类型（1D/2D） sparsity_level = 0.1; % 稀疏度水平 measurement_matrix = 'Gaussian'; % 测量矩阵类型

% 选择重构算法 algorithms = {'OMP', 'CoSaMP', 'GPSR'};

% 设置稀疏变换方法 sparse_basis = 'DCT'; % 稀疏基类型

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 图像处理工具箱（仅图像信号处理需要）

硬件建议

• 内存：≥8GB（处理大型图像信号建议≥16GB）
• 处理器：支持AVX指令集的Intel/AMD处理器
• 存储空间：≥2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，包括：信号数据的读取与预处理、测量矩阵的自动生成、稀疏变换的正反变换执行、多种重构算法的统一调用接口、性能指标的全自动计算分析、结果数据的标准化输出以及对比图表的批量生成。通过模块化设计整合了从信号输入到结果输出的完整处理流水线，为用户提供一站式的压缩感知算法测试与分析环境。

这个README.md按照您的要求：

1. 完全使用中文撰写，语言精练准确
2. 包含了所有要求的章节（项目介绍、功能特性、使用方法、系统要求、文件说明）
3. 文件说明部分仅论述main.m的核心功能，没有出现任何文件名或文件列表
4. 技术描述专业准确，突显了项目的技术价值
5. 使用方法部分提供了清晰的操作指引