MATLAB实现的压缩感知频域与空域采样重建算法对比系统

资 源 简 介

本项目基于压缩感知理论，利用MATLAB实现空域和频域的高斯随机采样，并采用BP、LASSO、OMP和stOMP四种重建算法恢复信号。通过对比不同算法在两种采样方式下的重建精度，评估其性能差异。

详 情 说 明

基于压缩感知的频域与空域采样重建算法对比系统

1. 项目介绍

本项目是一个压缩感知重建算法性能对比实验平台。系统实现了空域和频域的高斯随机采样方法，并集成了四种典型的压缩感知重建算法：基追踪（BP）、LASSO回归、正交匹配追踪（OMP）和分段正交匹配追踪（stOMP）。通过对不同算法在频域与空域采样模式下的重建精度、计算效率和稳定性进行系统对比，为压缩感知技术在信号处理、图像重建等领域的算法选择提供定量评估依据。

2. 功能特性

• 多模式采样支持：支持空域直接采样和频域变换采样两种压缩感知采样模式
• 多样化重建算法：集成凸松弛类（BP、LASSO）和贪婪迭代类（OMP、stOMP）四类经典算法
• 全面评估体系：从相对误差、峰值信噪比、计算时间、收敛性等多个维度评估算法性能
• 灵活参数配置：可自定义采样率、正则化参数、稀疏度估计等关键参数
• 可视化分析：提供重建结果对比、收敛曲线、性能指标表格等直观展示
• 稳定性测试：支持不同采样率下的算法鲁棒性分析

3. 使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的一维信号或二维图像数据保存为.mat或.csv格式
2. 设置参数：在配置界面指定采样率、选择采样模式（频域/空域）、调整算法参数
3. 执行重建：运行主程序，系统将自动完成采样、重建和性能评估全流程
4. 查看结果：分析生成的重建效果对比图、性能指标表和收敛曲线
5. 对比分析：通过改变采样率和采样模式，进行不同场景下的算法稳定性测试

4. 系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Optimization Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存需求：至少4GB RAM（处理大型图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

5. 文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个压缩感知重建流程。它包含了数据加载与预处理功能，能够读取多种格式的原始信号数据并进行标准化处理；提供了采样矩阵构建模块，根据用户选择的采样模式生成对应的高斯随机测量矩阵；集成了完整的算法调度机制，可并行或串行执行四种重建算法并记录运行状态；具备结果评估与可视化能力，自动计算各项性能指标并生成对比图表；同时支持参数配置界面，允许用户灵活调整实验参数并保存配置信息。