压缩感知matlab重构算法

该MATLAB代码实现了压缩感知的重构算法，以下是主要步骤：
1.设置全局变量，包括信噪比初始值和信号长度等。
2.初始化用于存储不同调制方式信号的矩阵。
3.生成随机测量矩阵。
4.生成稀疏信号。
5.将稀疏信号压缩为测量值。
6.使用重构算法重构原始信号。
7.计算重构误差并输出结果。

以下是代码示例：

% 设置全局变量
global SNR N M L
SNR = 10; % 信噪比初始值
N = 1000; % 信号长度
M = 500; % 测量数
L = 10; % 稀疏度

% 初始化矩阵
modulation_matrix = zeros(4, N);

% 生成随机测量矩阵
measurement_matrix = randn(M, N);

% 生成稀疏信号
sparse_signal = zeros(N, 1);
sparse_signal(randperm(N, L)) = randn(L, 1);

% 将稀疏信号压缩为测量值
measurement = measurement_matrix * sparse_signal;

% 使用重构算法重构原始信号
reconstructed_signal = l1eq_pd(measurement_matrix, measurement, [], 1e-3);

% 计算重构误差并输出结果
reconstruction_error = norm(sparse_signal - reconstructed_signal) / norm(sparse_signal);
disp(['Reconstruction error: ', num2str(reconstruction_error)]);