MATLAB压缩感知稀疏分解工具箱：CompressedSensingSparseToolbox

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供全面的压缩感知稀疏分解算法实现，内置多种稀疏基与重构方法。附带详细用户手册、可视化工具和示例代码，帮助用户快速掌握压缩感知在信号处理、图像重构等领域的应用。

详 情 说 明

CompressedSensingSparseToolbox（压缩感知稀疏分解工具箱）

项目介绍

本工具箱提供了一套完整的压缩感知稀疏分解算法实现，支持多种稀疏基与重构方法。工具箱内置详细的用户手册、可视化工具及大量示例程序，帮助用户快速掌握压缩感知理论的核心应用，适用于信号处理、图像重构及数据压缩等领域的研究与开发。

功能特性

• 多算法支持：实现正交匹配追踪（OMP）等多种压缩感知重构算法
• 灵活稀疏基：支持小波基、DCT基等多种稀疏表示基函数
• 多维度处理：支持一维信号（如音频）和二维信号（如图像）的稀疏分解与重构
• 丰富观测矩阵：提供随机高斯矩阵、部分傅里叶矩阵等多种观测矩阵选择
• 完善评估体系：输出重构误差分析报告及PSNR、重构时间等性能指标
• 可视化工具：内置信号对比、误差分析等可视化功能
• 示例丰富：提供大量应用示例，便于快速上手和理解

使用方法

1. 准备输入数据：加载待处理的原始信号（一维音频信号或二维图像矩阵）
2. 配置参数：设置观测矩阵类型、稀疏基选择参数等
3. 执行重构：调用主函数进行稀疏分解与信号重构
4. 分析结果：查看输出的稀疏系数、重构信号及性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（部分功能依赖）
• 图像处理工具箱（图像处理功能依赖）
• 至少4GB内存（处理大型图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了完整的压缩感知处理流程。其主要能力包括信号预处理、观测矩阵生成、稀疏分解计算、信号重构优化以及性能评估分析。该文件通过模块化设计，支持用户灵活选择不同的算法组合，并提供了完整的误差分析和结果可视化功能，可作为用户进行压缩感知实验的主要入口点。