一维信号压缩感知代码

以下是一维信号压缩感知的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.fftpack import dct

def compressive_sampling_1D(x, m):
    n = len(x)
    A = np.random.randn(m, n)
    y = np.dot(A, x)
    D = dct(np.eye(n))
    A_wave = np.dot(A, D)
    x_wave = np.zeros(n)
    x_wave[0:m] = np.linalg.lstsq(A_wave[:, 0:m], y, rcond=None)[0]
    x_rec = np.dot(D, x_wave)
    return x_rec

其中，`x` 为原始信号，`m` 为采样率（即采样后保留的样本点个数），`A` 为随机高斯矩阵，`D` 为离散余弦变换矩阵。函数的返回值为重构后的信号 `x_rec`。

相关问题

压缩感知一维信号代码

以下是一维信号压缩感知的 MATLAB 代码示例：

% 生成原始信号
N = 500;    % 信号长度
t = linspace(0,1,N);
f1 = 30;    % 信号频率
x = sin(2*pi*f1*t);

% 生成测量矩阵
M = 50;     % 测量数量
Phi = randn(M,N);

% 进行测量
y = Phi*x';

% 恢复信号
x_rec = l1eq_pd(y,Phi,[],[],x);

% 绘制原始信号和恢复信号
figure;
subplot(2,1,1); plot(t,x); title('Original Signal');
subplot(2,1,2); plot(t,x_rec); title('Recovered Signal');

这里使用了 `l1eq_pd` 工具箱，需要先进行安装。

matlab 压缩感知 雷达一维距离超分辨 代码

压缩感知是一种利用信号的稀疏性进行高效采样与重构的技术，可以在较低的采样率下获取高质量的信号重构结果。雷达一维距离超分辨是指通过信号处理技术将雷达得到的低分辨率距离信息提升到高分辨率的目标。

在MATLAB中实现压缩感知雷达一维距离超分辨代码，可以按照以下步骤进行：

1. 采集雷达原始信号数据：使用雷达设备采集一维距离信息，并将其通过MATLAB读取和处理。

2. 信号预处理：对原始信号进行去噪、滤波等预处理操作，以减少噪声和提升信号质量。

3. 压缩感知采样：采用压缩感知算法对信号进行稀疏采样。可以通过随机稀疏矩阵、小波变换等方法对信号进行压缩采样。

4. 重构算法：使用压缩感知重构算法将稀疏采样的数据恢复为高分辨率距离信息。常用的重构算法有基于迭代优化的方法，如L1最小化算法，OMP算法等。

5. 超分辨算法：通过信号处理技术将低分辨率距离信息提升到高分辨率。可以使用插值、直接超分辨等算法对重构后的距离信息进行处理。

6. 结果显示与评估：通过MATLAB绘制图形、图像等形式展示超分辨结果，并使用评估指标（如峰值信噪比、相对误差等）对超分辨结果进行评估分析。

要实现上述步骤，对于不同的情况可能会有所差异。在编写代码时，可以根据具体的需求和数据特点选择合适的算法和方法，进行相应的调试和优化。