matlab中通过神经网络加速的基于双高斯原子库的信号稀疏重构方法代码

以下是基于双高斯原子库的信号稀疏重构方法的Matlab代码，其中使用了神经网络加速：

% 加载训练好的神经网络模型
load('trained_model.mat', 'model');

% 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_nn(signal, dict, lambda, model);

% 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_nn(signal, dict, lambda, model)
% 对信号进行稀疏表示，使用神经网络加速
n = size(signal, 2);
m = size(dict, 2);
sparse_code = zeros(m, n);
for i = 1:n
    x = signal(:, i);
    y = dict' * x;
    y = (y - model.mu) ./ model.sigma;  % 归一化
    z = predict(model.net, y);  % 使用神经网络预测稀疏系数
    z = z * model.sigma + model.mu;  % 反归一化
    sparse_code(:, i) = z;
end
end

需要注意的是，这段代码中的 `lasso_nn` 函数使用了一个预先训练好的神经网络模型，在实际使用中需要根据自己的数据集重新训练模型。