MATLAB实现基于Xampling的压缩感知硬件仿真与OMP重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB仿真Xampling压缩感知硬件架构，采用贝努力矩阵进行信号观测，结合正交匹配追踪(OMP)算法实现高效信号重构，复现以色列团队的前沿压缩感知技术方案。

详 情 说 明

Xampling硬件压缩感知实现与OMP重构算法仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于压缩感知理论的Xampling硬件架构仿真平台，重点还原以色列团队在压缩感知领域的先进实现方案。系统采用贝努力随机测量矩阵进行信号的观测采集，通过正交匹配追踪（OMP）重构算法完成信号恢复，并集成了CTF（Cosparsity Trimming Framework）稀疏优化框架，全面模拟硬件压缩采样环境下的数据压缩与重构过程。该系统为压缩感知理论在硬件实现中的性能评估提供有效的仿真验证工具。

功能特性

• Xampling硬件采样仿真：精确模拟硬件压缩采样架构的采样过程
• 贝努力测量矩阵：生成符合压缩感知理论的随机测量矩阵，确保观测有效性
• OMP重构算法：实现高效的正交匹配追踪算法进行信号精确重构
• CTF稀疏优化：集成cosparsity trimming框架，优化稀疏表示质量和重构精度
• 多模态信号支持：支持一维音频信号和二维图像信号的压缩与重构
• 性能量化评估：提供SNR、压缩比、运行时间等多维度性能指标分析

使用方法

输入配置

1. 原始信号输入：准备待处理的一维音频信号或二维图像数据
2. 采样参数设置：指定采样率、测量维度、信号稀疏度阈值
3. 矩阵参数配置：定义贝努力矩阵的维度参数和随机种子
4. CTF参数调整：设置裁剪阈值、优化迭代次数、稀疏基选择

运行流程

1. 配置输入参数和算法选项
2. 系统自动执行压缩采样和信号重构
3. 获取重构结果和性能分析报告
4. 可视化CTF优化过程和重构效果对比

输出结果

• 压缩观测值：经过采样的低维观测数据
• 重构信号：恢复的原始信号估计值
• 性能指标：重构信噪比、压缩比率、算法运行时间
• 优化分析：稀疏表示优化过程曲线和收敛特性

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，如处理图像信号）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括信号读入与预处理、贝努力测量矩阵的生成与压缩采样操作、基于OMP算法的信号重构实现、CTF稀疏优化框架的执行，以及重构性能的评估与可视化分析。该文件通过模块化设计实现了完整的压缩感知仿真流程，用户可通过参数配置灵活控制各阶段处理过程。