数据采样
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高效非重复随机抽样系统
本项目旨在开发一个功能完善的随机抽样工具箱，能够从任何给定的总体数据集（如向量、矩阵或自定义数据结构）中精确抽取指定数量且不重复的样本点。系统通过实现无放回抽样逻辑，确保每个元素被抽中的概率均等且在单次抽样序列中具有唯一性。算法核心利用MATLAB的随机数生成引擎，通过打乱原始索引序列或直接对数据空间进行随机映射来获取目标样本。 该系统具备高度的通用性，不仅能处理简单的整数序列，还能适应多维特征向量的抽取，广泛应用于统计试验的设计、机器学习数据预处理阶段的样本平衡、蒙特卡洛模拟中的初始化参数选取，以及各类 -
压缩感知信号重构与恢复系统
该项目提供了一套完整的压缩感知（Compressed Sensing, CS）信号处理框架，旨在实现从少量非自适应线性观测值中远低于奈奎斯特频率地重构出高维稀疏信号。系统核心功能包括：第一，实现信号的稀疏表示，支持离散余弦变换（DCT）或小波变换等多种正交基，将非稀疏信号转换为稀疏域表达；第二，构建并提供可修改的测量矩阵模块，用户可以根据需求灵活调整和配置高斯随机矩阵、伯努利矩阵、部分哈达玛（Hadamard）矩阵及稀疏矩阵等参数，用以深入分析不同随机观测方式对重构性能的影响及其满足限制等距性（RIP）的
