您现在的位置是：MatlabCode > Download > 一般算法 > MATLAB实现的改进正交匹配追踪压缩感知信号恢复算法
MATLAB实现的改进正交匹配追踪压缩感知信号恢复算法
- 资源大小：0
- 下载次数：0 次
- 浏览次数：36 次
- 资源积分：1 积分
资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现了优化的正交匹配追踪（Optimised_OMP）算法，通过改进原子选择策略，提升压缩感知信号恢复的精度与效率，适用于稀疏信号重构场景。
详 情 说 明
基于正交优化的压缩感知信号恢复算法改进实现
项目介绍
本项目针对传统正交匹配追踪（OMP）算法在信号恢复过程中存在的原子选择非最优问题，实现了一种改进的Optimised_OMP算法。该算法通过优化每次迭代中原子选择的策略，确保所选原子与已选原子序列构成的平面正交，从而最大化当前迭代的残差下降速度，有效提升收敛效率。项目在压缩感知理论框架下，结合稀疏表示与重构技术，实现了具有更高精度和更快收敛速度的信号恢复方案。功能特性
- 稀疏信号重构：基于改进的正交优化策略，实现高精度的稀疏信号恢复
- 残差动态优化：通过正交投影优化贪婪迭代原子选择，实现残差最小化与收敛性加速控制
- 迭代过程可视化：提供算法迭代过程中残差变化、原子选择等关键参数的图形化展示
- 算法性能对比分析：支持与传统OMP算法在收敛速度、重构精度等方面的量化比较
使用方法
输入参数
- 观测矩阵：m×n维矩阵（m<
- 观测向量：m×1维向量，含噪声的压缩观测数据
- 稀疏度：标量，指定待恢复信号的稀疏程度
- 最大迭代次数（可选参数）：控制算法终止条件
输出结果
- 重构信号：n×1维稀疏向量，恢复后的原始信号估计
- 残差序列：迭代过程中残差向量的变化记录
- 迭代次数：实际收敛所需的迭代步数
- 重构误差分析：与原始信号的均方误差（MSE）或信噪比（SNR）指标
- 算法对比报告（可选）：与传统OMP在收敛速度、精度方面的量化比较
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
- 建议内存：4GB及以上
- 磁盘空间：至少500MB可用空间
