MATLAB压缩感知多类重构算法性能分析与演示系统

资 源 简 介

本项目提供完整的压缩感知重构算法测试平台，集成多种经典重构算法（如OMP、CoSaMP、GPSR等）与稀疏基变换，支持性能评估与可视化分析，适用于信号处理教学与算法研究。

详 情 说 明

压缩感知多类重构算法性能分析与演示系统

项目介绍

本项目建立了一套完整的压缩感知重构算法测试与分析平台，集成了多种经典重构算法与稀疏变换技术，支持对一维信号和二维图像进行压缩感知仿真实验。通过可视化界面和性能对比功能，用户可以直观地理解不同算法的重构效果与特性，为算法选择与性能评估提供有力工具。

功能特性

• 多算法集成：包含OMP、SAMP、CoSaMP、GPSR、ROMP等经典贪婪类与凸优化类重构算法
• 灵活稀疏基：支持离散余弦变换(DCT)、小波变换等多种稀疏表示方法
• 可调观测矩阵：提供高斯随机矩阵、部分傅里叶矩阵等多种观测矩阵选择
• 多维信号支持：兼容一维信号与二维图像的压缩感知仿真重构
• 可视化分析：展示重构结果对比、性能指标评估与算法收敛曲线
• 交互式界面：支持参数实时调整，便于探索不同设置下的重构效果

使用方法

1. 信号输入：可选择生成人工稀疏信号或导入外部真实信号/图像
2. 参数设置：调整观测矩阵类型、观测数量比例、算法参数等
3. 算法选择：勾选需要对比的一种或多种重构算法
4. 执行重构：运行系统进行压缩感知仿真实验
5. 结果分析：查看重构效果对比图、性能指标表格和收敛曲线

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 至少4GB内存（处理大型图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面初始化、参数配置管理、算法调度执行、结果可视化展示等功能。该文件整合了信号生成、观测矩阵构建、稀疏变换处理、多算法并行测试等模块，通过结构化编程方式组织整个压缩感知仿真流程，并负责生成完整的性能分析报告与对比图表。