压缩感知一维信号代码

以下是一维信号压缩感知的 MATLAB 代码示例：

% 生成原始信号
N = 500;    % 信号长度
t = linspace(0,1,N);
f1 = 30;    % 信号频率
x = sin(2*pi*f1*t);

% 生成测量矩阵
M = 50;     % 测量数量
Phi = randn(M,N);

% 进行测量
y = Phi*x';

% 恢复信号
x_rec = l1eq_pd(y,Phi,[],[],x);

% 绘制原始信号和恢复信号
figure;
subplot(2,1,1); plot(t,x); title('Original Signal');
subplot(2,1,2); plot(t,x_rec); title('Recovered Signal');

这里使用了 `l1eq_pd` 工具箱，需要先进行安装。

相关问题

一维信号压缩感知代码

以下是一维信号压缩感知的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.fftpack import dct

def compressive_sampling_1D(x, m):
    n = len(x)
    A = np.random.randn(m, n)
    y = np.dot(A, x)
    D = dct(np.eye(n))
    A_wave = np.dot(A, D)
    x_wave = np.zeros(n)
    x_wave[0:m] = np.linalg.lstsq(A_wave[:, 0:m], y, rcond=None)[0]
    x_rec = np.dot(D, x_wave)
    return x_rec

其中，`x` 为原始信号，`m` 为采样率（即采样后保留的样本点个数），`A` 为随机高斯矩阵，`D` 为离散余弦变换矩阵。函数的返回值为重构后的信号 `x_rec`。

压缩感知二维doa代码

压缩感知二维DOA（方向角）代码指的是一种算法，可以用于估算信号源在两个方向上的角度。它是一种基于压缩感知理论和稀疏恢复算法的二维DOA估计方法，具有高效、准确和可靠等优点。

为了实现这一算法，需要编写相应的程序代码，可以采用Matlab或Python等编程语言进行实现。代码主要分为两部分：稀疏表示以及压缩感知恢复。

稀疏表示部分主要包括将收到的多个信号转换为二维矩阵，并采用基于稀疏性的方法，对每一列进行稀疏表示。这一部分的代码实现需要涉及矩阵运算、离散傅里叶变换等数学知识。

压缩感知恢复部分主要包括使用解压算法将收到的稀疏信号进行恢复，得到信号源在两个方向上的角度。这一部分的代码实现需要涉及稀疏恢复算法和优化算法。

综上所述，压缩感知二维DOA代码是一种复杂的算法，实现需要涉及多种数学和计算机知识。但是，该算法具有非常重要的应用前景，例如在声波定位、雷达检测、无线电通信等领域都有广泛的应用。