matlab中通过优化方法加速的基于双高斯原子库的信号稀疏重构方法代码
时间: 2024-01-01 12:06:05 浏览: 173
以下是基于双高斯原子库的信号稀疏重构方法的Matlab代码,其中使用了优化方法加速:
```matlab
% 读取信号数据
data = load('signal_data.mat');
signal = data.signal;
% 设置参数
n = size(signal, 2); % 信号维度
K = 100; % 稀疏度
L = 2*K; % 字典大小
lambda = 0.1; % 正则化参数
% 生成双高斯字典
dict = generate_gaussian_dict(L);
% 对信号进行稀疏表示
sparse_code = lasso_l1ls(signal, dict, lambda);
% 重构信号
reconstructed_signal = dict * sparse_code;
% 显示信号和重构信号
plot(signal);
hold on;
plot(reconstructed_signal);
legend('Original signal', 'Reconstructed signal');
function dict = generate_gaussian_dict(L)
% 生成双高斯字典
dict = zeros(L, L);
for i = 1:L
for j = 1:L
x = i - L/2;
y = j - L/2;
dict(:, (i-1)*L+j) = gaussian2d(x, y, L);
end
end
end
function g = gaussian2d(x, y, L)
% 生成双高斯原子
sigma1 = L/8;
sigma2 = L/4;
g = exp(-0.5 * ((x/sigma1)^2 + (y/sigma2)^2));
end
function sparse_code = lasso_l1ls(signal, dict, lambda)
% 对信号进行稀疏表示,使用优化方法加速
n = size(signal, 2);
m = size(dict, 2);
sparse_code = zeros(m, n);
for i = 1:n
x = signal(:, i);
sparse_code(:, i) = l1ls(dict, x, lambda); % 使用l1_ls优化求解
end
end
```
其中,`l1_ls` 函数是一个已经实现好的优化函数,可以从l1_ls软件包中获取。在实际使用中,需要根据自己的数据集调整 `lambda` 的取值,以获得最佳的稀疏表示结果。
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