目錄
1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
2.算法運(yùn)行軟件版本
3.部分核心程序
4.算法理論概述
5.算法完整程序工程
1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
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%fine regular grid
NSamples = 4;%采樣間隔
Im = double(images(:,:,1));%R通道圖像
image2(:,:,1) = func_SOMP_tops1(Im,Num_Iter,NSamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
Im = double(images(:,:,2));%G通道圖像
image2(:,:,2) = func_SOMP_tops1(Im,Num_Iter,NSamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
Im = double(images(:,:,3));%B通道圖像
image2(:,:,3) = func_SOMP_tops1(Im,Num_Iter,NSamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
subplot(222);
imshow(uint8(image2));%顯示重構(gòu)效果圖
hold on;
%顯示白色點(diǎn)
for i = 1:R_size%循環(huán)
for j = 1:C_size%循環(huán)
if mod(i,NSamples)==1 & mod(j,NSamples)==1%采用間隔
plot(i,j,'wo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','w','MarkerSize',5);%畫白點(diǎn)
end
end
end
title('reconstruction with the fine regular grid');%顯示標(biāo)題
%%
%coarse regular grid
NSamples = 8;
Im = double(images(:,:,1));%R通道圖像
image3(:,:,1) = func_SOMP_tops2(Im,Num_Iter,NSamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
Im = double(images(:,:,2));%G通道圖像
image3(:,:,2) = func_SOMP_tops2(Im,Num_Iter,NSamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
Im = double(images(:,:,3));%B通道圖像
image3(:,:,3) = func_SOMP_tops2(Im,Num_Iter,NSamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
subplot(223);
imshow(uint8(image3));
hold on;
%顯示白色點(diǎn)
for i = 1:R_size
for j = 1:C_size
if mod(i,NSamples)==1 & mod(j,NSamples)==1%采用間隔
plot(i,j,'wo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','w','MarkerSize',5);%畫白點(diǎn)
end
end
end
title('reconstruction with the coarse regular grid with Fourier interpolation');%顯示標(biāo)題
%%
%random grid
%下面的語句是：隨機(jī)采用網(wǎng)格點(diǎn)設(shè)置
tmps = rand(R_size,C_size);
Nsamples = zeros(R_size,C_size);
for i = 1:R_size
for j = 1:C_size
if tmps(i,j)>0.985
Nsamples(i,j)=1;
else
Nsamples(i,j)=0;
end
end
end
Im = double(images(:,:,1));%R通道圖像
image4(:,:,1) = func_SOMP_tops3(Im,Num_Iter,Nsamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
Im = double(images(:,:,2));%G通道圖像
image4(:,:,2) = func_SOMP_tops3(Im,Num_Iter,Nsamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
Im = double(images(:,:,3));%B通道圖像
image4(:,:,3) = func_SOMP_tops3(Im,Num_Iter,Nsamples,R_size,C_size);%SOMP算法調(diào)用
subplot(224);
imshow(uint8(image4));
hold on;
%顯示白色點(diǎn)
for i = 1:R_size
for j = 1:C_size
if Nsamples(i,j)==1%采用間隔
plot(i,j,'wo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','w','MarkerSize',5);%畫白點(diǎn)
hold on;
end
end
end
title('reconstruction with the fine regular grid');%顯示標(biāo)題
03_007m4.算法理論概述
? ? ? 平板脈沖響應(yīng)（Pulse Response）是通信和雷達(dá)等領(lǐng)域中的重要參數(shù)，它描述了信號在空間中傳播的特性。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，獲取完整的脈沖響應(yīng)通常是耗時且昂貴的?；趤喣慰固夭蓸雍蚐OMP算法的平板脈沖響應(yīng)空間插值是一種用于從有限采樣數(shù)據(jù)中估計(jì)完整脈沖響應(yīng)的方法。
? ? ? ?亞奈奎斯特采樣是一種在信號頻率譜存在帶限特性時，使用低于奈奎斯特定理的采樣率進(jìn)行采樣的方法。對于帶限信號，采樣頻率可以低于信號最高頻率的兩倍。這種采樣方法可以節(jié)省存儲和傳輸開銷。
? ? ? ?亞奈奎斯特采樣是一種在信號頻率譜存在帶限特性時，使用低于奈奎斯特定理的采樣率進(jìn)行采樣的方法。對于帶限信號，采樣頻率可以低于信號最高頻率的兩倍。這種采樣方法可以節(jié)省存儲和傳輸開銷。
? ? ? ?SOMP（Sparse Orthogonal Matching Pursuit）算法是一種用于稀疏信號重構(gòu)的迭代算法。它通過迭代地選擇與殘差最相關(guān)的稀疏原子（例如，在信號表示中的原子函數(shù)）來逼近原始信號。SOMP算法能夠高效地從少量觀測數(shù)據(jù)中恢復(fù)稀疏信號。
SOMP算法的實(shí)現(xiàn)過程包括以下步驟：
- 初始化殘差為觀測數(shù)據(jù)。
- 在每一步中，選擇與當(dāng)前殘差最相關(guān)的稀疏原子，并添加到信號表示中。
- 更新殘差，即將觀測數(shù)據(jù)減去已選擇的原子的貢獻(xiàn)。
- 重復(fù)步驟2和3，直到達(dá)到預(yù)定的稀疏度或誤差要求。
? ? ? 基于亞奈奎斯特采樣和SOMP算法的平板脈沖響應(yīng)空間插值將這兩種方法結(jié)合起來，用于從有限采樣數(shù)據(jù)中估計(jì)完整的平板脈沖響應(yīng)。首先，使用亞奈奎斯特采樣獲取脈沖響應(yīng)的有限采樣數(shù)據(jù)。然后，應(yīng)用SOMP算法來從這些有限采樣數(shù)據(jù)中重構(gòu)脈沖響應(yīng)。
? ? ? 基于亞奈奎斯特采樣和SOMP算法的平板脈沖響應(yīng)空間插值的實(shí)現(xiàn)過程如下：
- 使用亞奈奎斯特采樣獲取平板脈沖響應(yīng)的有限采樣數(shù)據(jù)。
- 初始化殘差為觀測數(shù)據(jù)。
- 在每一步中，選擇與當(dāng)前殘差最相關(guān)的脈沖響應(yīng)原子，并添加到重構(gòu)的脈沖響應(yīng)中。
- 更新殘差，即將觀測數(shù)據(jù)減去已選擇的原子的貢獻(xiàn)。
- 重復(fù)步驟3和4，直到達(dá)到預(yù)定的稀疏度或誤差要求。
- 得到重構(gòu)的平板脈沖響應(yīng)。
? ? ? ?基于亞奈奎斯特采樣和SOMP算法的平板脈沖響應(yīng)空間插值在雷達(dá)、無線通信等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。通過從有限采樣數(shù)據(jù)中恢復(fù)完整的脈沖響應(yīng)，可以提高系統(tǒng)性能和信號處理效率。
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5.算法完整程序工程
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OOO文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-637019.html
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