MATLAB压缩感知稀疏学习工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱专注于压缩感知框架下的稀疏信号处理，提供稀疏基构建（如DCT、小波变换）与高效重构算法，支持远低于奈奎斯特速率的信号采样与恢复，适用于低采样率场景下的精确信号重建。

详 情 说 明

RICE-CSSL：Rice大学压缩感知稀疏学习工具箱

项目介绍

RICE-CSSL（Rice University Compressive Sensing Sparse Learning Toolbox）是一个专注于压缩感知框架下稀疏信号处理的MATLAB工具箱。该工具箱通过先进的稀疏表示与重构算法，允许用户以远低于奈奎斯特速率的采样率对原始信号进行高效采样和重构。适用于一维、二维乃至多维信号处理，可广泛应用于图像、音频、生物医学信号等稀疏或可稀疏化数据的压缩感知任务。

功能特性

• 稀疏基构建：支持离散余弦变换、小波变换等多种预定义稀疏基，允许用户自定义基函数
• 自适应稀疏编码：根据信号特性自动选择最优稀疏表示方法
• 压缩采样矩阵设计：提供随机高斯矩阵、伯努利矩阵等优化采样矩阵
• 信号重构算法：实现OMP、CoSaMP、l1-minimization等多种主流重构算法
• 性能分析工具：提供重构误差分析和信号质量评估功能

使用方法

输入参数

• 原始信号：支持一维时间序列、二维图像、三维体数据等多种格式
• 稀疏基参数：可选择预定义基或自定义基函数
• 采样率参数：设置低于奈奎斯特速率的采样比例
• 重构算法参数：包括迭代次数、误差容忍度等可调参数

输出结果

• 稀疏表示系数：信号在稀疏域中的表示
• 重构信号：在原始域中的高精度复原信号
• 重构误差分析：均方误差、信噪比等性能指标
• 压缩比报告：实际采样率与重构效果的对应关系

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 图像处理工具箱（用于图像信号处理）

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口，整合了完整的压缩感知处理流程，通过统一的接口实现稀疏基构建、压缩采样、信号重构和性能分析等核心功能。该文件支持多种信号格式的自动识别与处理，提供参数配置界面和结果可视化模块，便于用户快速进行压缩感知实验与算法验证。