python实现深度压缩感知代码

在Python中实现深度压缩感知（Compressive Sensing, CS）通常涉及到信号处理、机器学习和优化算法的结合。CS是一种理论，它允许从少量采样数据恢复出完整的高维信号，前提是信号本身具有一定的稀疏性。以下是一个简单的步骤概述：

1. **导入必要的库**：
首先需要导入numpy、scipy、sklearn等用于线性代数、随机矩阵生成以及机器学习的基础库。

import numpy as np
from scipy.sparse import csc_matrix
from sklearn.linear_model import LassoCV

2. **生成稀疏信号和测量矩阵**：
使用`np.random.choice`创建一个稀疏的信号向量，然后生成一个压缩矩阵，如随机傅立叶变换矩阵或其他满足稀疏保持条件的矩阵。

sparse_signal = np.random.choice([0, 1], size=(n_samples, n_features), p=[0.95, 0.05])
measurement_matrix = csc_matrix(np.random.randn(n_measurements, n_features))

3. **采样和重建**：
使用测量矩阵对稀疏信号进行压缩采样，得到观测值。接着，可以使用LASSO回归或者其他正则化方法求解重构问题。

compressed_data = measurement_matrix.dot(sparse_signal)
lasso_reg = LassoCV(normalize=True)
recovered_signal = lasso_reg.fit(compressed_data, sparse_signal)

4. **评估结果**：
可以通过比较原始信号和重建信号的差异来评估重建的质量，比如计算均方误差（MSE）或结构相似度（SSIM）。

mse = np.mean((sparse_signal - recovered_signal)**2)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")

注意：这只是一个基础示例，并非完整实用的代码，实际应用中可能需要调整参数、使用更复杂的优化算法，或者利用专门的压缩感知库，例如PyUnLocBoX。