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MATLAB实现的基于SL0算法的压缩感知信号重建系统

本项目提供一种高效的压缩感知信号重建MATLAB实现，采用SL0算法结合最速下降法与梯度投影，可从少量观测数据中精确恢复一维/二维稀疏信号。系统支持自动参数调整，无需预设稀疏度，适用于信号处理与压缩感知研究。

本项目实现了一种高效的压缩感知信号重建算法，采用近似L0范数最小化方法，结合最速下降法和梯度投影原理，能够从少量观测数据中精确重建原始稀疏信号。系统适用于一维和二维稀疏信号处理，具有自动参数调整功能，无需预先知道信号稀疏度，可广泛应用于图像压缩、医学成像、无线通信等领域的信号重建任务。

% 设置观测矩阵和观测向量 A = rand(50, 200); % 50×200观测矩阵 y = A * x_true; % 观测向量

% 调用重建算法 [recovered_signal, error, convergence_curve, metrics] = main(A, y);

main.m文件作为系统的主入口点，集成了完整的信号重建流程，主要实现了观测数据验证、算法参数初始化、迭代优化计算、收敛条件判断、重建结果评估等核心功能。该文件通过协调各个算法模块的工作，完成从压缩测量值到稀疏信号的重建过程，并输出包括重建信号、误差指标和性能分析在内的综合结果。