lws压缩感知matlab 代码

陆吾生教授2010年压缩感知课程配套的matlab代码

% Program: ex3_1.m
% To implement the ISTA algorithm to the problem in Example 3.1 
% （see pap. 36 - 38 of the notes）.
% Input:
% m: number of rows （measurements） in matrix A.
% sig: standard deviation of noise w.
% lam: parameter \lambda.
% itrs: number of iterations to be performed.
% st1: initial randon state for random permutation of index {1 2 ... n}
% st2: initial random state for measurement noise w.
% Output:
% x: original signal.
% xh: reconstructed signal.
% err: relative reconstruction error.
% Written by W.-S. Lu University of Victoria.
% Example: [xxherr] = ex3_1（3800.20.3534157）;
function [xxherr] = ex3_1（msiglamitrsst1st2）
% Prepare a signal x who is sparse in DCT domain
n = 1024;
dt = 1/2000;
T = 1023*dt;
t = 0:dt:T;
t = t（:）;
x = sin（697*pi*t） + sin（1975*pi*t）;
Dn = gen_dct（n）; 
% Get measurements
rand（‘state‘st1）
q = randperm（n）;
q = q（:）;
y = x（q（1:m））;
randn（‘state‘st2）
w = sig*randn（m1）;
yn = y + w;
Psi1 = Dn‘;
% Reconstruction of signal x by l1-minimization
A = Psi1（q（1:m）:）;
tmax = 1/max（eig（A*A‘））;
tt = 0.95*tmax;
% thk = A‘*yn;
thk = zeros（n1）;
alp = lam*tt;
for i = 1:itrs
  ck = thk - 2*tt*A‘*（A*thk-yn）;
  thk = （max（abs（ck）-alp0））.*sign（ck）;
end
xh = Psi1*thk;
err = norm（x-xh）/norm（x）;
figure（1）
subplot（121）
plot（tx）
title（‘DCT-sparse signal‘）
xlabel（‘（a）‘）
axis（[0 T -2.5 2.5]）
grid
subplot（122）
plot（txh）
title（‘reconstructed‘）
xlabel（‘（b）‘）
axis（[0 T -2.5 2.5]）
grid
figure（2）
t1 = 50*dt:dt:100*dt;
plot（t1x（50:100）‘b‘t1xh（50:100）‘r‘‘linewidth‘ 1.5）;
grid
xlabel（‘time‘）
title（‘51 samples of original （blue） vs reconstructed （red） with 380 noisy samples‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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