MATLAB压缩感知稀疏信号重构与优化算法工具箱

资 源 简 介

本项目为MATLAB环境提供一套完整的压缩感知工具箱，集成了信号采样、稀疏表示、多种重构算法（如OMP等）及性能评估模块，支持高效处理图像、音频等稀疏信号的压缩与重构。

详 情 说 明

基于压缩感知的稀疏信号重构与优化算法工具箱

项目介绍

本项目实现了一个压缩感知优化算法的集成工具箱，包含信号采样、稀疏表示、重构算法和性能评估四大核心模块。系统能够对图像、音频、传感器数据等各类稀疏信号进行高效压缩采样，并通过多种优化算法实现高精度重构。项目特别加入了自适应阈值优化和噪声鲁棒性处理功能，可针对不同信噪比环境自动调整重构参数。

功能特性

• 多模态信号支持：支持.mat文件、图像文件、音频文件等多种格式的稀疏信号处理
• 灵活采样配置：提供0.1~0.9可调的采样率参数设置
• 多样化重构算法：集成正交匹配追踪(OMP)、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)、L1最小化三种主流重构算法
• 噪声鲁棒性处理：支持20-50dB信噪比范围的噪声环境，具备自适应参数调整能力
• 全面性能评估：提供相对误差、峰值信噪比等量化指标，支持重构过程可视化分析

使用方法

1. 准备输入信号：将待处理的稀疏信号文件置于指定目录
2. 设置参数：配置采样率(0.1~0.9)、噪声水平(可选，20-50dB)、算法选择(1:OMP, 2:CoSaMP, 3:L1最小化)
3. 执行重构：运行主程序开始信号重构过程
4. 获取结果：系统将输出重构信号数据、误差分析报告、对比可视化图和性能统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱（仅当处理图像信号时需要）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的全部核心功能，包括信号读取与预处理、随机测量矩阵的构建、基于选定算法的稀疏信号重构过程、重构性能的定量评估与可视化分析。该文件实现了从参数配置到结果输出的完整工作流程，为用户提供一站式的压缩感知信号处理解决方案。