线性调频信号（LFM）压缩感知的稀疏与重构算法（OMP）的matlab仿真程序

clc;clear 

 B = 15.0e6; 
 T = 10.e-6; 
 Fs=2*B;
 f0=8e7;
 mu = B / T;
 N=1024;
 t = linspace（-T/2. T/2. N）; 
 LFM=exp（j*2*pi*（mu .* t.^2 / 2.））;
 LFMFFT = fftshift（fft（LFM））;
 %freqlimit = 0.5 / 1.e-9;
 %freq = linspace（-freqlimit/1.e6freqlimit/1.e6N）;
 
 figure（1）
 plot（t*1e6LFM‘k‘）;
axis（[-1 1 -1.5 1.5]）
 grid;
 xlabel（‘时间/us‘）
 ylabel（‘幅度/v‘）

 n=1:N;
ts=n/Fs;

 St=LFM;
 figure（1）
subplot（211）
plot（t*1e6St）;
xlabel（‘Time in u sec‘）;
title（‘线性调频信号‘）;
grid on;axis tight;
subplot（212）
freq=linspace（-Fs/2Fs/2N）;
plot（freq*1e-6fftshift（abs（fft（St））））;
xlabel（‘Frequency in MHz‘）;
title（‘线性调频信号的幅频特性‘）;
grid on;axis tight;

z=fft（StN）;
figure（2）
subplot（211）
freq=linspace（-Fs/2Fs/2N）;
mag=abs（z）;
f=（0:（length（z）-1））*Fs/length（z）;
plot（fmag）;
xlabel（‘Frequency in MHz‘）;
title（‘线性调频信号的幅频特性‘）;
grid on;axis tight;
K=100;     % 稀疏度（做FFT可以看出来）
M=512;    % 测量数（M>=K*log（N/K）至少40但有出错的概率）
x=St;
%%  2.  时域信号压缩传感
Phi=randn（MN）;