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信号稀疏重构中的omp算法

信号稀疏重构的omp算法,内含有三个不错的omp算法的Matlab代码。
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算法
信号压缩传感的实现正交匹配追踪法
测量数 是稀疏度 信号长度可以近乎完全重构
编程人香港大学电子工程系 沙威 !"#$$$%&%&
编程时间:'(() 年 月 ) 日
文档下载!*!"""%$$$%&%&+",$$-$.$$-$%
参考文献:/$0%1-02%34$
56$7$8,6-$$$9
,: 1605021:5:,601:1; 6<9=%>?%'
2 @ 6'((A%
B$
%时域测试信号生成
AB稀疏度做 ,,1 可以看出来
'>CB信号长度
CDB测量数至少 D(但有出错的概率
.>(B信号频率
.'((B信号频率 '
.?'((B信号频率 ?
.DD((B信号频率 D
.)((B采样频率
.B采样间隔
1!B采样序列
E(%?'.1F(%C'.'1F(%'.?1
F(%G'.D1B完整信号
'%时域信号压缩传感
-B测量矩阵高斯分布白噪声
E%HB获得线性测量
?%正交匹配追踪法重构信号本质上是 =I 范数最优化问题
'B算法迭代次数
J$8$KB傅里叶正变换矩阵
1HB恢复矩阵测量矩阵正交反变换矩阵
I8L$B待重构的谱域变换域向量
0IMNB增量矩阵初始值为空矩阵
IB残差值
.O$!B迭代次数有噪声的情况下该迭代次数为
.!B恢复矩阵的所有列向量
-41!HIB恢复矩阵的列向量和残差的投影系数内积值
$-


















cuihongyu321
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