信号测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程

资 源 简 介

信号测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程

详 情 说 明

在信号处理领域，测量数M与重构成功概率的关系曲线是评估压缩感知系统性能的重要工具。该曲线直观展示了随着采样点数量M的增加，信号重构成功率的变化趋势，为确定最低有效测量数提供了数据支持。

实现思路可分为三步：首先设置不同M值（如从10到100步进），对每个M值进行蒙特卡洛实验（例如重复1000次随机信号生成与重构）；然后统计各M对应的成功重构次数，计算概率；最后用平滑曲线连接数据点。关键参数包括信号稀疏度、观测矩阵类型（如高斯随机矩阵）以及重构算法选择（如OMP或BP）。

曲线一般呈现S型特征：当M低于临界值时成功率接近0，超过某阈值后快速上升至100%。该拐点对应的M值即为理论中的最小测量数下限，实际应用中需留出20%-30%余量以应对噪声干扰。通过调整稀疏度参数，可对比分析不同复杂度信号对测量需求的差异。