高效稀疏信号重构的MATLAB实现：基于批量正交匹配追踪算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现改进的批量正交匹配追踪(Batch-OMP)算法，针对大规模稀疏信号重构优化计算效率。通过批量处理与内存管理策略，显著提升传统OMP性能，适用于高维数据处理场景。

详 情 说 明

基于批量正交匹配追踪（Batch-OMP）的高效稀疏信号重构系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的正交匹配追踪算法（Batch-OMP），专门针对大规模稀疏信号重构问题进行优化。系统通过批量处理技术和内存优化策略，显著提升了传统OMP算法的计算效率，同时有效控制内存占用。该系统适用于压缩感知、图像处理和信号恢复等应用场景。

功能特性

• 批量信号处理: 支持同时处理多个观测信号，显著提高大规模数据处理的效率
• 自适应原子选择: 采用智能原子选择机制，优化稀疏表示的质量
• 实时内存监控: 内置内存使用监控功能，确保大规模数据处理时的稳定性
• 多维度性能优化: 从算法实现到内存管理多个层面进行优化，保证高效运行

使用方法

输入参数

1. 观测矩阵/字典矩阵: m×n维双精度矩阵
2. 观测信号集: m×k维双精度矩阵（k为批量大小）
3. 稀疏度参数: 标量整数，指定稀疏表示的非零元素个数
4. 收敛容差参数: 可选双精度标量，默认值为1e-6

输出结果

1. 稀疏系数矩阵: n×k维双精度矩阵，每列对应一个信号的稀疏表示
2. 重构信号矩阵: m×k维双精度矩阵，每列为重构后的完整信号
3. 算法性能报告: 包含计算时间、内存使用量、迭代次数等指标的结构体数据
4. 残差误差序列: k×1维双精度向量，记录每个信号的最终重构误差

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括批量正交匹配追踪算法的完整执行流程，支持对输入观测信号集进行批量稀疏重构处理，提供稀疏系数矩阵、重构信号矩阵、性能报告和残差误差序列的输出能力，并集成了内存优化管理和实时性能监控机制。