import numpy as np import scipy.fftpack as fftpack import matplotlib.pyplot as plt def compressive_sampling(signal,M): N = len(signal) phi = np.random.normal(size=(M,N)) y = np.dot(phi,signal) return y,phi def compressive_reconstruction(signal, M, tol=1e-5, max_iter=100): N = len(signal) Phi = np.random.normal(size=(M, N)) y = np.dot(Phi, signal) x = np.zeros(N) i = 0 error = tol + 1 while (error > tol) and (i < max_iter): x_old = x.copy() x = fftpack.idct(y * np.dot(Phi, x), norm='ortho') error = np.linalg.norm(x - x_old) / np.linalg.norm(x_old) i += 1 return x #生成信号 N = 100 t = np.linspace(0,1,N) f1,f2,f3 = 10,30,60 s1,s2,s3 = np.sin(2*np.pi*f1*t), np.sin(2*np.pi*f2*t), np.sin(2*np.pi*f3*t) signal = s1 + s2 + s3 #进行压缩感知采样和重构 M = 200 reconsrtucted = compressive_reconstruction(signal,M) #绘制原始信号和重构信号图像 fig,ax = plt.subplots(2,1,figsize=(8,6)) ax[0].plot(t,signal) ax[0].set_title("original signal") ax[1].plot(t, "reconstructed signal") ax[1].set_title("Reconstructed Signal") plt.show()
时间: 2024-02-06 21:03:02 浏览: 32
这段代码实现了一个简单的压缩感知信号重构过程。首先,使用 `compressive_sampling` 函数对信号进行采样,生成测量矩阵和采样数据 `y`。然后,使用 `compressive_reconstruction` 函数对采样数据进行重构,得到重构信号 `reconsrtucted`。最后,使用 `matplotlib` 库绘制原始信号和重构信号的图像。
具体来说,这段代码生成了一个包含三个正弦波的信号,然后使用 `compressive_reconstruction` 函数对其进行采样和重构。采样时,使用了一个大小为 `M` x `N` 的随机测量矩阵 `Phi`,其中 `M` 是采样率,`N` 是信号长度。重构时,使用了一个迭代算法,不断更新信号的频域表示,直到误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数。最终,使用 `matplotlib` 库绘制了原始信号和重构信号的图像。
需要注意的是,这段代码中有一些语法错误,如第二个 `ax[1].plot` 函数中缺少了第一个参数 `t`。此外,代码中还缺少了一些必要的注释和说明,可能不太易懂。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d
import numpy是一个用于科学计算的Python库,它提供了大量用于数组操作和数学计算的函数和工具。使用import numpy as np将numpy库导入为np别名,以便在代码中更方便地使用numpy的函数和工具。
而import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库的一种常用方式,matplotlib是一个用于绘制图表和数据可视化的库,import语句将matplotlib.pyplot模块导入为plt别名,以便在代码中更方便地使用matplotlib库的绘图函数和工具。
最后,from mpl_toolkits.mplot3d导入模块同样是用于matplotlib库的一种常见操作,它用于导入mpl_toolkits.mplot3d模块,这是一个用于绘制三维图表和可视化三维数据的工具模块。
综合起来,这些import语句在Python代码中的作用是将numpy和matplotlib库以及其相关的模块导入到代码中,以便使用它们提供的各种函数和工具进行数组操作、数学计算和绘制图表等操作。这样可以极大地方便数据科学家、工程师和研究人员们对数据的处理和可视化工作。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
这段代码的作用是导入必要的Python库,其中包括NumPy,Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d。
NumPy是Python的一个开源数学库,用于处理大型多维数组和矩阵,以及用于数学函数的高级操作。
Matplotlib是一个用于创建高质量图表和可视化的Python库,可以生成各种类型的图表,包括线图、散点图、直方图等。
mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib中用于创建3D图形的工具包。其中,Axes3D是用于在2D平面上绘制3D图形的类。