压缩感知 matlab代码
时间: 2023-10-07 14:11:25 浏览: 42
对于压缩感知的Matlab代码,以下是一个简单的示例:
1. 定义信号和稀疏表示
```matlab
% 定义信号长度为N,稀疏度为K
N = 100;
K = 10;
% 生成随机信号x和稀疏表示x_sparse
x = randn(N, 1);
x_sparse = zeros(N, 1);
pos = randperm(N, K);
x_sparse(pos) = x(pos);
```
2. 构建测量矩阵
```matlab
% 构建测量矩阵A,大小为MxN,M为测量数
M = 50;
A = randn(M, N);
```
3. 进行压缩感知重构
```matlab
% 进行压缩感知重构
y = A * x_sparse;
x_recon = l1eq_pd(x_sparse, A, [], y);
```
其中l1eq_pd是一个l1-minimization算法的Matlab函数,可以通过添加spgl1库来使用。
完整的代码如下:
```matlab
% 定义信号长度为N,稀疏度为K
N = 100;
K = 10;
% 生成随机信号x和稀疏表示x_sparse
x = randn(N, 1);
x_sparse = zeros(N, 1);
pos = randperm(N, K);
x_sparse(pos) = x(pos);
% 构建测量矩阵A,大小为MxN,M为测量数
M = 50;
A = randn(M, N);
% 进行压缩感知重构
y = A * x_sparse;
x_recon = l1eq_pd(x_sparse, A, [], y);
% 画出原信号和重构信号的比较图像
figure;
subplot(211); plot(x); title('Original Signal');
subplot(212); plot(x_recon); title('Reconstructed Signal');
```
注意:代码中的l1eq_pd函数需要spgl1库的支持,可以通过添加spgl1库来使用。