信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制

资 源 简 介

信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制

详 情 说 明

在压缩感知理论的研究中，信号稀疏度K与重构成功概率的关系是一个关键指标。通常我们会通过实验仿真来绘制二者的关系曲线，直观展示不同重构算法在不同稀疏度下的性能表现。

实验流程通常包含以下几个步骤：首先需要生成稀疏系数向量，其中非零元素数量为K；然后通过观测矩阵对信号进行线性投影；接着采用重构算法（如OMP、CoSaMP等）进行信号恢复；最后统计重构成功的概率。

绘制曲线时，横坐标一般采用稀疏度K（可能归一化为K/N），纵坐标为重构成功概率。为获得平滑曲线，每个K值需要进行多次独立实验取概率均值。随着K的增大，成功概率通常呈下降趋势，不同算法的下降速率有明显差异，这反映了算法对信号稀疏度的敏感程度。

这类曲线对比较算法性能、确定系统工作边界有重要意义。在实际应用中，我们往往希望找到在保证一定重构概率的前提下，系统能容忍的最大稀疏度K。