MATLAB非负矩阵分解信号与图像处理工具包

资 源 简 介

本项目基于NMF算法实现信号和图像数据的特征提取与压缩，适用于数据降维和模式识别场景。提供灵活的矩阵分解接口，支持自定义参数配置，可有效提升高维数据的处理效率。

详 情 说 明

基于非负矩阵分解（NMF）的信号与图像特征提取与压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个基于非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）的综合功能模块，用于信号或图像数据的特征提取与压缩。通过NMF算法，系统能够将输入数据分解为特征基矩阵和系数矩阵，实现数据降维、关键特征提取和压缩存储。用户可选择不同的优化方法或正则化策略来适应不同的应用需求，例如语音信号的特征提取、图像压缩或基于内容的检索等场景。

功能特性

• 通用数据处理：支持一维时间序列信号（如.wav音频）和二维灰度/彩色图像（如.bmp, .jpg, .png格式）的输入
• 灵活分解算法：提供标准NMF基础算法，并可选择稀疏约束等正则化优化技术
• 多模式处理：支持单样本交互式分析及多组数据批量处理
• 完整输出体系：输出特征基矩阵(W)、系数矩阵(H)、重构数据及压缩比、重构误差等评估指标
• 应用导向：适用于特征提取、数据压缩、模式识别等多种场景

使用方法

1. 数据准备：将待处理的信号或图像数据放置在指定目录
2. 参数配置：根据需要设置NMF分解的秩（特征数量）、优化方法、正则化参数等
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成数据读取、预处理、NMF分解和结果输出
4. 结果获取：查看生成的特征基矩阵、系数矩阵、重构数据及性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间用于缓存处理结果

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要功能包括：数据读取与格式验证、输入数据的归一化预处理、非负矩阵分解算法执行（支持多种优化策略）、分解结果的重构与可视化、压缩性能指标的计算与报告生成，以及处理结果的存储与导出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条高效执行。