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MATLAB压缩感知稀疏信号重构与测量矩阵优化工具箱
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了压缩感知框架下的稀疏信号重构，支持生成高斯随机、伯努利等多种测量矩阵，并允许用户自定义参数。适用于信号处理、图像重建等场景，提供高效采样与重构功能。
详 情 说 明
基于压缩感知的稀疏信号重构与测量矩阵优化
项目介绍
本项目实现了压缩感知理论框架下的信号重构与恢复系统。系统能够对稀疏或可压缩信号进行低速率采样，并通过优化算法精确重构原始信号。项目集成了测量矩阵生成、多种重构算法实现、性能评估与可视化分析等功能，为压缩感知理论研究与工程应用提供完整的工具链。
功能特性
- 测量矩阵生成：自动生成高斯随机矩阵、伯努利矩阵等多种测量矩阵，支持用户自定义参数
- 重构算法库：实现OMP（正交匹配追踪）、CoSaMP（压缩采样匹配追踪）、BPDN（基追踪去噪）等主流重构算法
- 性能评估体系：提供信噪比(SNR)、均方误差(MSE)、相对误差等多维度精度指标
- 矩阵性质分析：评估测量矩阵的RIP常数等关键性质，优化矩阵设计
- 可视化展示：对比显示原始信号、观测信号与重构信号，支持误差分布分析
使用方法
- 输入配置：
- 执行流程：
- 结果输出：
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
- 优化工具箱（Optimization Toolbox）
- 至少4GB内存（处理大型信号时建议8GB以上）
文件说明
主程序文件实现了压缩感知系统的核心处理流程，具体包含信号预处理、稀疏变换、测量矩阵构建、压缩采样、重构算法执行、性能指标计算与结果可视化等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，提供用户交互接口并输出最终分析结果。
