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M*N维信号的CoSaMP重构方法

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简介：
本研究提出了一种适用于M*N维信号的CoSaMP（压缩感知信号处理）重构算法，旨在提高大规模稀疏信号的恢复精度与速度。 这是一个使用CoSaMP算法对M*N维压缩感知信号进行重构的程序，经过调试后取得了很好的结果图像，并包含了CoSaMP算法的基本代码。然而，通常情况下，CoSaMP处理的是单维信号，在此基础上需要加以改进以实现多维信号的处理。

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  • M*N维信号的CoSaMP重构方法
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    本研究提出了一种适用于M*N维信号的CoSaMP（压缩感知信号处理）重构算法，旨在提高大规模稀疏信号的恢复精度与速度。 这是一个使用CoSaMP算法对M*N维压缩感知信号进行重构的程序，经过调试后取得了很好的结果图像，并包含了CoSaMP算法的基本代码。然而，通常情况下，CoSaMP处理的是单维信号，在此基础上需要加以改进以实现多维信号的处理。
     
  • 基于MATLAB的EMD信号分解与重构（mytest2.m）
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    本项目利用MATLAB编写了名为mytest2.m的脚本，实现了对信号进行经验模态分解（EMD）并重构的功能，适用于数据分析和处理。 基于MATLAB个人编写的EMD分解及信号重构例子，展示了希尔伯特谱分析图像、各级分解结果，并显示了重构误差。
     
  • 遗传算法在M×N阵列可重构天线中的应用（Application of Genetic Algorithm in M × N Reconfigurable Antenna Arrays）
    优质
    本文探讨了遗传算法在M×N阵列可重构天线设计中的应用，通过优化技术提升了天线性能和灵活性。 该脚本利用MATLAB-HFSS-API，在MATLAB环境中编写了M×N阵列可重构天线的建模仿真代码。为了快速获得具有指定频率的开关组合状态，将遗传算法应用于该M×N阵列可重构天线。
     
  • 遗传算法在M×N阵列可重构天线中的应用（Application of Genetic Algorithm in M × N Reconfigurable Antenna Arrays）
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    本文探讨了遗传算法在设计和优化M×N阵列可重构天线系统中的应用，通过模拟自然选择过程来提高天线性能参数。 该脚本利用MATLAB-HFSS-API，在MATLAB环境中编写了M×N阵列可重构天线的建模仿真代码。为了快速得到具有指定频率的开关组合状态，将遗传算法应用于该M×N阵列可重构天线。
     
  • 压缩感知中的重构算法：SP、OMP、SAMP和Cosamp
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    本文章探讨了压缩感知领域内的四种关键重构算法——逐次投影（SP）、正交匹配 Pursuit（OMP）、 stagewise orthogonal matching pursuit （SAMP）及cosamp，分析它们的工作原理及其在信号处理中的应用。 压缩感知重构算法包括SP、OMP、SAMP以及cosamp；这些算法能够精确地重构一维信号，并可用于语音信号及生理信号（如脉搏信号）的压缩与重构。
     
  • 一维信号的小波分解与重构
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    本研究探讨了一维信号处理中的小波变换技术，涵盖了小波分解和重构的基本原理及其应用。通过选择合适的基函数，对信号进行多分辨率分析，实现高效的数据压缩、去噪等功能。 在掌握了离散小波变换的基本原理和算法后，通过设计VC程序对加入高斯白噪声的一维信号进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换，得到相应的分解系数。
     
  • 一维信号的小波分解与重构
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    本研究探讨了一维信号处理中的小波变换技术，包括小波分解和重构方法，并分析了其在去噪、压缩等领域的应用效果。 主要用于计算单个信号的小波变换，并在界面上绘制出来，主要使用VC6.0语言编写。
     
  • 基于Matlab的一维信号Mallat分解与重构算法
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    本研究运用MATLAB软件，探讨了一维信号的Mallat分解与重构算法，旨在深入分析小波变换在信号处理中的应用效果。 本实验使用MATLAB 2015进行编程，并调用系统小波函数对信号进行分解。通过实现Mallat分解与重构算法来完成一维信号的多层分解和重构过程。通过对信号进行多层分解，可以有效地去除噪声并压缩数据量。具体来说，在去噪过程中，将高频部分（即阶数较高的）系数设为零；在数据压缩时，则舍弃幅度较小的部分，认为这些部分对原始信号的影响不大，从而减少传输的数据量。利用重构算法将分解后的信号重新组合以恢复原信号。Mallat分解和重构算法在信号处理中扮演着重要角色。 实验过程中可以设置调用的系统小波函数与小波分解的层数。为了保持一般性，在本实验里选择的小波函数为db10，且设定分解层次为4层。整个程序采用模块化设计方法，由以下六个文件组成：源数据文件dataset.txt；主程序mallat_main.m；小波分解程序mallet_decompose.m；小波合成函数mallet_compose.m；上采样程序upsample.m以及下采样程序downsample.m。