MATLAB实现基于稀疏表示分类器(SRC)的信号与图像分类系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的稀疏表示分类器(SRC)，适用于多维信号与图像分类任务。通过求解稀疏线性表示问题，利用重构残差最小化进行类别判定，支持高效分类与可定制参数，便于研究与应用。

详 情 说 明

基于稀疏表示分类器（SRC）的多维信号与图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于稀疏表示理论的高效分类器（Sparse Representation-based Classifier, SRC），专门适用于信号与图像数据的分类任务。系统核心思想是将测试样本表示为训练样本字典的稀疏线性组合，通过求解凸优化问题获得稀疏系数，并依据各类别下的最小重构残差原则判定测试样本的类别归属。项目结合CVX凸优化工具包，确保稀疏求解过程的数值稳定性与计算精度。

功能特性

• 稀疏表示分类：采用稀疏表示理论，将分类问题转化为稀疏线性表示问题的求解
• 凸优化求解：集成CVX工具包，使用成熟的凸优化算法稳定求解稀疏系数
• 多类别支持：支持多类别的信号与图像数据分类任务
• 灵活输入输出：支持单样本或多样本测试，提供分类标签、稀疏系数、重构残差等多种输出信息
• 性能评估：可计算批量测试时的整体分类准确率（需提供真实标签）

使用方法

数据准备

训练数据应以矩阵形式组织（维度：特征数 × 样本数），每列为一个样本的特征向量，同时需要提供对应的标签向量。测试数据的特征维度应与训练数据保持一致。

参数设置

可通过函数参数或配置文件设置以下参数：

• 稀疏约束阈值
• 优化器容差
• 其他优化相关参数

运行分类

系统提供示例文件（example.m）展示完整分类流程，包括数据加载、参数设置、模型训练、测试分类和结果分析等步骤。

系统要求

• MATLAB环境
• CVX凸优化工具包（需预先安装并配置）
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心分类流程，包括训练数据的字典构建、测试样本的稀疏表示求解、基于重构残差的类别判定决策，以及分类结果的计算与输出。该文件整合了稀疏表示分类算法的完整 pipeline，为用户提供一站式的分类解决方案。