SAMP 稀疏度自适应匹配追踪算法

稀疏度自适应匹配追踪算法，无需稀疏度，就可以重构原始信号。

function SAMP（）
clc;clear;
X=imread（‘lena256.bmp‘）;
X=double（X）;
[ab]=size（X）;                %读图像数据

ww=DWT（a）;                    %小波变换
X1=ww*sparse（X）*ww‘;
X1=full（X1）;                  %稀疏信号

M=128;
Phi=randn（Ma）;
Phi=orth（Phi‘）‘;              %测量矩阵归一化

y=Phi*X1;                     %测量信号值

X2=zeros（ab）; 
tic
display（‘Running SAMP...‘）;
for l=1:b
    rec=samp（y（:l）Phia）;
    X2（:l）=rec;              %重构稀疏信号
end                         
ElapsedTime=toc;                                                             %计算CPU的运行时间
fprintf（‘Done... Elapsed Time=%f\n‘ ElapsedTime）
X3=ww‘*sparse（X2）*ww;         %小波变换
X3=full（X3）;                  %近似信号

figure（1）
imshow（uint8（X））;
title（‘原始图像‘）;

figure（2）
imshow（uint8（X1））;
title（‘小波稀疏基下的图像‘）;

figure（3）
imshow（uint8（X3））;
title（‘恢复图像‘）;
errorx=sum（sum（abs（X3-X）.^2））                                    %  MSE误差
psnr=10*log10（255*255/（errorx/a/b））                              %  峰值信噪比
Relative_error = sum（sum（abs（X3-X）.^2））/sum（sum（abs（X）.^2））     %  相对误差
SNR = 20*log10（norm（X）/norm（X-X3））                               %  信噪比
Mat_rate = 1 - norm（abs（X3）-abs（X））/norm（abs（X3）+abs（X））        %  匹配度


function hat_x=samp（yTN）

r_n=y;                                 %残差初始值y
hat_x=zeros（N1）;                      %函数返回值
active_set = [];
s=10;                                   %步长s
j=1;                                   %步长索引j
L=s;                                   %挑出L个
while （norm（r_n）>1e-2）

    [~pos]=sort（abs（T‘*r_n）‘descend‘）;
    candidate_set=union（active_set pos（1:L））;
    
    [~pos]=sort（abs（pinv（T（:candidate_set））*y）‘descend‘）;
    new_active_set=candidate_set（pos（1:L））;
    
    r_cur= y-T（:new_active_set）*pinv（T（:new_active_set））*y;
     
    if （norm（r_cur） > norm（r_n）） 
       j=j+1;
       L=j*s;
    else
	   r_n = r_cur;  
       active_set= new_active_set;
    end
end

xr_active_set= pinv（T（:active_set））*y;
hat_x（active_set）=xr_active_set;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2118  2013-05-27 10:40  SAMP.m