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    文件類(lèi)型: .m
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    發(fā)布日期: 2022-10-03
  • 語(yǔ)言: Matlab
  • 標(biāo)簽: OMP??重構(gòu)??

資源簡(jiǎn)介

omp算法重構(gòu) 實(shí)現(xiàn)信號(hào)采樣重構(gòu)對(duì)比差異的體現(xiàn) 直觀明了 輸入信號(hào)通過(guò)FFT變換后,稀疏信號(hào)的頻域圖 在IFFT變換之前,重構(gòu)稀疏信號(hào)的頻域圖 重構(gòu)信號(hào)與原信號(hào),作為對(duì)比用

資源截圖

代碼片段和文件信息

clear
N?=?2^10;
M?=?N/8;
K?=?M/4;
t?=?1:1:N;
fs?=?1;
x?=?sin(t/fs)+2*cos(3*t/fs+2.4)+3*sin(7*t/fs+1);??????????%若該行作為采樣信號(hào),則所輸入的信號(hào)為非嚴(yán)格的稀疏信號(hào)
%x=0.3*sin(2*pi*50*t/800)+0.6*sin(2*pi*100*t/800)+0.1*sin(2*pi*200*t/800)+0.4*sin(2*pi*25*t/800)+0.7*sin(2*pi*150*t/800)+0.1*sin(2*pi*250*t/800)+0.7*sin(2*pi*125*t/800);
%若該行作為采樣信號(hào),則所輸入的信號(hào)為嚴(yán)格的稀疏信號(hào),稀疏度為14
Phi?=?rand(MN)*2;?????%生成隨機(jī)矩陣,之后通過(guò)for循環(huán),將隨機(jī)矩陣變?yōu)?/1二值獨(dú)立隨機(jī)矩陣
x_out?=?[];
for?i?=?1:M
????for?j?=?1:N
????????if?Phi(ij)>=1
????????????Phi(ij)?=?1;
????????else
????????????Phi(ij)?=?0;
????????end
????end
end

Psi=fft(eye(NN))/sqrt(N);?
T?=?Phi;

%Kasi?=?randn(NM);

for?i?=?0:0
????xi?=?x(i*N+1:i*N+N);
????figure(2)??????????????????%該圖顯示了輸入信號(hào)通過(guò)FFT變換后,稀疏信號(hào)的頻域圖
????plot(tfft(xi)‘k.-‘)
????yi?=?T?*?fft(xi).‘;
????r?=?yi;
????A?=?[];
????y_out?=?zeros(1N);
????now_kasi?=?T;

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