压缩感知模型 matlab

压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种新的信号采样和重构方法，与传统的香农采样定理有着明显的区别。在压缩感知中，信号可以以远低于其实际采样率的方式进行采样，并且可以通过优化算法进行重构。压缩感知的基本原理是，信号可以在稀疏表示下进行重构，即信号可以用较少的非零系数表示。这意味着，只需要对信号进行少量的测量，就可以恢复出信号的完整信息。

在给出的引用\[1\]中，展示了一个用于生成一维稀疏信号的Matlab代码。该代码首先定义了信号的长度N、稀疏度k，然后生成了一个稀疏向量x，其中只有k个非零元素。接下来，生成了一个测量矩阵A，该矩阵用于将信号x进行测量得到观测向量y。最后，通过绘制信号x和观测向量y的图形，展示了信号的稀疏性和测量结果。

引用\[2\]介绍了CVX这个基于Matlab的凸优化建模系统。CVX可以将Matlab转换为一种建模语言，用于指定约束和目标。CVX支持凸优化方法，可以自动将约束和目标转换为规范形式并求解。CVX的官方介绍网址为http://cvxr.com/cvx/doc/intro.html#what-is-cvx。

综上所述，压缩感知是一种新的信号采样和重构方法，可以以远低于传统采样率的方式对信号进行采样和重构。Matlab代码可以用于生成稀疏信号，并通过测量矩阵进行信号测量。CVX是一个用于凸优化建模的Matlab工具，可以将约束和目标转换为规范形式并求解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [压缩感知模型及稀疏信号的生成](https://blog.csdn.net/wzz110011/article/details/118809636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [压缩感知学习总结及Matlab代码实现](https://blog.csdn.net/code_Joe123/article/details/124125992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]