%??1-D信號壓縮傳感的實現（正交匹配追蹤法Orthogonal?Matching?Pursuit）
%??測量數M>=K*log（N/K）K是稀疏度N信號長度可以近乎完全重構
%??編程時間：2008年11月18日


clc;clear

%%??1.?時域測試信號生成
K=8;??????%??稀疏度??
N=256;????%??信號長度
M=64;?????%??測量數（M>=K*log（N/K）至少40但有出錯的概率）
f1=50;????%??信號頻率1
f2=100;???%??信號頻率2
f3=200;???%??信號頻率3
f4=400;???%??信號頻率4
fs=800;???%??采樣頻率
ts=1/fs;??%??采樣間隔
Ts=1:N;???%??采樣序列
x=0.3*sin（2*pi*f1*Ts*ts）+0.6*sin（2*pi*f2*Ts*ts）+0.1*sin（2*pi*f3*Ts*ts）+0.9*sin（2*pi*f4*Ts*ts）;??%??完整信號

%%??2.??時域信號壓縮傳感
Phi=randn（MN）;???????????????????????????????????%??測量矩陣（高斯分布白噪聲）
s=Phi*x.‘;????????????????????????????????????????%??獲得線性測量?

%%??3.??正交匹配追蹤法重構信號（本質上是L_1范數最優化問題）
m=2*K;????????????????????????????????????????????%??算法迭代次數（m>=K）
Psi=fft（eye（NN））/sqrt（N）;????????????????????????%??傅里葉正變換矩陣
T=Ph

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2017-06-26?10:08??二維圖像\OMP\
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?????目錄???????????0??2017-06-26?10:08??二維圖像\OMP\Wavelet_OMP\
?????文件?????????712??2017-04-19?17:00??二維圖像\OMP\Wavelet_OMP\BernoulliMtx.m
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?????文件??????230767??2017-05-16?16:30??二維圖像\OMP\Wavelet_OMP\托普利茲矩陣OMP重構圖像.fig
?????文件??????231998??2017-05-16?16:28??二維圖像\OMP\Wavelet_OMP\稀疏隨機矩陣OMP重構圖像.fig
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?????文件??????232159??2017-05-16?16:18??二維圖像\OMP\Wavelet_OMP\高斯矩陣OMP重構圖像.fig