Advertisement

基于线性调频信号(LFM)压缩感知及OMP重构算法的MATLAB仿真代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套基于线性调频（LFM）信号的压缩感知技术及其正交匹配 Pursuit (OMP) 重构算法的MATLAB仿真代码，适用于雷达信号处理等相关领域研究。 【MATLAB】线性调频LFM脉冲压缩/连续波雷达仿真及线性调频信号的仿真分析与压缩matlab程序源码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于线性调频信号(LFM)压缩感知及OMP重构算法的MATLAB仿真代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于线性调频（LFM）信号的压缩感知技术及其正交匹配 Pursuit (OMP) 重构算法的MATLAB仿真代码，适用于雷达信号处理等相关领域研究。 【MATLAB】线性调频LFM脉冲压缩/连续波雷达仿真及线性调频信号的仿真分析与压缩matlab程序源码。
     
  • 基于线性调频信号(LFM)的压缩感知及OMP重构算法MATLAB仿真程序
    优质
    本项目提供了一个基于线性调频（LFM）信号的压缩感知及正交匹配 Pursuit (OMP) 重构算法的MATLAB仿真程序，用于研究信号处理中的稀疏表示与重建。 在MATLAB上运行的一个压缩感知实例展示了该理论的可行性。本例采用LFM（线性调频信号）作为采样信号，并涵盖了稀疏分解、测量矩阵的设计以及重构算法（OMP）。通过这个例子，验证了压缩感知理论的有效性和实用性。
     
  • 【信号处理】利用线性调频信号(LFM)进行压缩感知的稀疏及重构算法(OMP)及其MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于线性调频信号（LFM）的压缩感知技术，包括稀疏表示和重构方法（如正交匹配 pursuit, OMP），并附有详细的MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 基于线性调频信号（LFM）压缩感知的稀疏与重构算法（OMP）附matlab代码.zip
     
  • 基于OMP算法的压缩感知信号重构在MATLAB中的实现
    优质
    本研究利用正交匹配 Pursuit（OMP）算法，在MATLAB环境下实现了压缩感知信号的有效重构。通过优化算法参数，提高了信号恢复精度和效率。 压缩感知（Compressed Sensing）是一种利用信号普遍存在低维结构的先验知识，在少量采样点的情况下，能够以高概率恢复原始信号的技术。正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）是一种贪婪算法，适用于在压缩感知中重建稀疏原始信号。本实验主要包含两部分代码：一部分用于实现压缩感知中的信号采样与重建功能（见test.m），另一部分则是实现了OMP算法的代码（见OMP.m）。
     
  • 一维信号OMP压缩感知Matlab仿真及代码操作视频
    优质
    本视频深入讲解了一维信号OMP（正交匹配 Pursuit）压缩感知技术及其在Matlab环境下的实现与应用。通过详细步骤演示和代码解析，帮助观众理解并掌握如何利用MATLAB进行信号的高效编码和解码过程，适用于科研人员及学生学习参考。 领域：MATLAB 内容：一维信号OMP压缩感知的MATLAB仿真及代码操作视频演示。 用处：用于学习一维信号OMP（正交匹配追踪）算法编程。 指向人群：本硕博等教研人员的学习使用。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行文件夹内的Runme_.m脚本，不要直接运行子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。 具体操作方法可参考提供的视频演示。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知OMP重构算法实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台，实现了压缩感知中的正交匹配 pursuit (OMP) 重构算法，并分析了其在信号处理中的应用效果。 在时域信号压缩传感领域中，正交匹配追踪法（OMP）被用于重构信号，并且相关的注释非常详尽。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知信号重构代码
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境下实现的压缩感知信号重构算法的代码集，旨在高效、准确地从少量采样数据中恢复原始高维信号。 使用MATLAB实现信号的稀疏重构，并采用正交匹配追踪（OMP）算法进行仿真。结果表明了OMP在信号重构恢复方面的强大能力。直接运行CS.m文件即可获得仿真结果，希望对对此感兴趣的初学者有所帮助！
     
  • 关于稀疏信号重构的压缩感知OMP算法研究
    优质
    本研究聚焦于压缩感知领域中的正交匹配 Pursuit (OMP) 算法，深入探讨其在稀疏信号重构上的应用与优化，旨在提升信号恢复精度和效率。 本段落研究了无线通信系统中的稀疏信道估计算法，并对比分析了传统的基于训练序列的最小二乘（LS）算法以及压缩感知技术下的正交匹配追踪（OMP）算法。探讨了训练信号长度、信道稀疏度及噪声强度对估计性能的影响，同时在相同的实验条件下生成二维稀疏信号，从精确重构概率和信噪比两个方面比较了两种算法的性能表现。研究结果表明，在较短的训练序列情况下，压缩感知方法能够有效利用稀疏特性实现准确的信道脉冲响应估计。
     
  • 压缩感知CS及OMP重构方法
    优质
    本研究探讨了压缩感知（CS）理论及其应用，并深入分析了一种关键的信号重构算法——正交匹配 Pursuit (OMP) 方法。 入门级学习代码涉及压缩感知和OMP重构的内容。
     
  • 基于压缩感知的OMP算法代码
    优质
    本项目提供一种实现基于压缩感知理论的正交匹配 pursuit（OMP）算法的源代码。该算法用于信号处理与稀疏表示领域中有效重构原始信号。 正交匹配追踪算法（OMP算法）是用于稀疏信号重构的经典压缩感知贪婪算法。