压缩感知随机采样matlab

压缩感知随机采样是一种常用的信号采样技术，可以通过少量的采样数据重建高维信号。在MATLAB中，可以使用以下代码进行压缩感知随机采样：

% 信号重建参数设置
N = 512;         % 信号长度
M = 128;         % 采样点数
K = 30;          % 稀疏度
sigma = 0.05;    % 噪声标准差

% 生成随机测量矩阵
Phi = randn(M, N);

% 生成稀疏信号
x = zeros(N, 1);
q = randperm(N);
x(q(1:K)) = randn(K, 1);

% 采样信号
y = Phi * x;

% 信号重建
x_hat = l1eq_pd(y, Phi, [], sigma);

% 信号重建结果可视化
subplot(211); plot(x); title('原信号');
subplot(212); plot(x_hat); title('重建信号');

其中，`l1eq_pd`函数是一个开源的L1范数最小化求解器，可以通过MATLAB的`File Exchange`下载。该函数的使用方法为：

x_hat = l1eq_pd(y, A, At, sigma)

其中，`y`为采样信号，`A`为测量矩阵，`At`为测量矩阵的转置，`sigma`为噪声标准差。函数返回值`x_hat`为重建的信号。

相关问题

压缩感知重建 matlab源码

压缩感知重建是一种通过稀疏表示和随机测量来实现信号重建的技术。它可以在保持较高重建质量的同时，大幅减少采样率，从而节省存储空间和传输带宽。下面是一个简单的压缩感知重建的Matlab源码示例：

% 压缩感知重建示例

% 设置参数
N = 256; % 信号长度
M = 100; % 测量数
K = 20; % 稀疏度

% 生成稀疏信号
x = zeros(N, 1);
idx = randperm(N, K);
x(idx) = randn(K, 1);

% 生成测量矩阵
Phi = randn(M, N);

% 进行测量
y = Phi * x;

% 重建信号
cvx_begin
    variable x_hat(N)
    minimize(norm(x_hat, 1))
    subject to
        Phi * x_hat == y
cvx_end

% 显示结果
figure;
subplot(2,1,1);
stem(x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
stem(x_hat);
title('重建信号');

这段代码实现了一个简单的压缩感知重建过程。首先生成一个长度为N的稀疏信号x，然后生成一个大小为M×N的测量矩阵Phi。通过将信号x与测量矩阵Phi相乘，得到测量结果y。接下来使用凸优化库CVX来求解一个最小L1范数的优化问题，以重建稀疏信号x_hat。最后，通过绘制原始信号x和重建信号x_hat的图像进行对比。

压缩感知matlab

压缩感知在MATLAB中有广泛的应用。MATLAB提供了许多工具和函数，用于实现压缩感知算法。以下是使用MATLAB进行压缩感知的一般流程：

1. 信号模型和稀疏表示：首先，确定信号的模型和稀疏表示方法。根据信号的特性，选择适合的稀疏表示方法，例如傅里叶变换、小波变换等。

2. 观测矩阵设计：设计一个观测矩阵，将信号投影到低维空间。观测矩阵的选择对于压缩感知的性能起着至关重要的作用。常见的观测矩阵有随机矩阵和稀疏矩阵等。

3. 采样和量化：根据观测矩阵，对信号进行采样并进行量化。采样过程是将信号转换为数字形式的过程，量化是将连续信号转换为离散信号的过程。

4. 压缩感知重构算法：根据观测结果和观测矩阵，使用压缩感知重构算法对信号进行重构。常见的算法有基于贪婪迭代的OMP算法、基于迭代收缩（IST）算法、基于最小二乘（L1-MAGIC）算法等。

5. 重构结果评估：通过计算重构图像的峰值信噪比（PSNR）等指标来评估重构结果的质量。

需要注意的是，压缩感知的性能受到多个因素的影响，如观测数、稀疏度、采样率等。在具体实现时，可以根据实际需求进行参数调整和优化。

请注意，以上是一般的流程，具体的压缩感知算法和实现方法可能会因应用场景和需求而有所不同。在使用MATLAB进行压缩感知时，可以参考MATLAB的文档和示例代码，以及相关的学术论文和研究成果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于MATLAB的图像压缩感知](https://blog.csdn.net/sunny_chenxi/article/details/120014760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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