MATLAB压缩感知重构算法工具箱：CoSaMP、IHT等7种标准实现

资 源 简 介

提供压缩感知领域七种常用重构算法的标准MATLAB实现，包含CoSaMP、GBP、IHT、IRLS等算法。代码结构清晰，注释完整，适合算法研究、教学演示和工程应用。

详 情 说 明

压缩感知重构算法综合工具箱

项目介绍

本项目实现了压缩感知领域七种经典重构算法的标准MATLAB实现，为压缩感知理论研究与实验分析提供统一、规范的算法平台。工具箱集成了算法实现、性能测试、对比分析等功能模块，支持研究人员快速验证算法性能并进行定量比较。

功能特性

• 完整算法覆盖：实现CoSaMP、GBP、IHT、IRLS、MP、OMP、SP七种主流重构算法
• 统一接口设计：标准化输入输出格式，便于算法调用和结果对比
• 全面性能评估：提供重构误差、信噪比、运行时间等多维度评估指标
• 可视化分析：支持算法收敛曲线绘制和性能对比报告生成
• 灵活参数配置：可自定义稀疏度、迭代次数、容差阈值等算法参数

使用方法

基本调用示例

% 输入参数设置 测量矩阵 = randn(M, N); % M×N维观测矩阵 观测向量 = 测量矩阵 * 原始信号; % M×1维压缩测量值 稀疏度 = K; % 信号稀疏度估计值

% 算法调用 [重构信号, 性能指标] = cosamp(测量矩阵, 观测向量, 稀疏度);

多算法对比分析

% 同时运行多种算法进行性能比较 算法列表 = {'cosamp', 'omp', 'sp'}; 对比结果 = 算法对比实验(测量矩阵, 观测向量, 原始信号, 算法列表);

参数自定义配置

% 设置算法特定参数 选项 = struct('最大迭代次数', 100, '容差', 1e-6, '显示进度', true); 重构信号 = irls(测量矩阵, 观测向量, 稀疏度, 选项);

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱、优化工具箱（部分算法需要）
• 内存建议：至少4GB RAM（用于处理大规模信号重构）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包含算法统一调用接口、多算法自动对比测试框架、性能评估指标计算模块以及结果可视化生成系统。该文件通过参数化配置支持不同实验场景的灵活切换，能够自动加载指定算法并进行批量测试，最终输出包含收敛曲线和统计数据的综合性能分析报告。