Add "Macroscopic Analysis of VAMP in a MMS"
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Ksyer
@@ -1,77 +1,77 @@
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% Input:y,A,lambda,tau,Kit
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% Output:x_hat_wl,x_hat_d
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function [x_hat_wl, x_hat_d] = cVAMP(y, A, lambda, tau, Kit)
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% Initialization
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gamma = 768 ./ 1024;
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k = 0;
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p = ctranspose(A) * y;
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h_1 = p;
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Q_1 = gamma;
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tau_d = 1;
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% while
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while (k < Kit) && (tau_d > tau)
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% Factorized Part
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x_1 = ST(h_1, lambda, Q_1); % \hat{x}_1^{(k)}
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||||
chi_1 = F1(x_1, lambda, Q_1); % \chi_1^{(k)}
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% Message Passing
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||||
h_2 = x_1 ./ chi_1 - h_1; % h_2^{(k)}
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||||
Q_2 = 1 ./ chi_1 - Q_1; % \hat{Q}_2^{(k)}
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% Gaussian Part
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||||
t1 = (p + h_2) ./ Q_2;
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||||
t2 = ctranspose(A) * (A * (p + h_2)) / ((Q_2 + 1) * Q_2);
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||||
x_2 = t1 + t2; % \hat{x}_2^{(k)}
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||||
chi_2 = gamma ./ (Q_2 + 1) + (1 - gamma) ./ Q_2;
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% Message Passing
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||||
h_1_next = x_2 ./ chi_2 - h_2;
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||||
Q_1_next = 1 ./ chi_2 - Q_2;
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||||
tau_d = norm(h_1_next - h_1) ./ norm(h_1_next);
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k = k + 1;
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% output
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x_hat_wl = x_1;
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x_hat_d = h_1_next ./ Q_1_next;
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% next
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h_1 = h_1_next;
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Q_1 = Q_1_next;
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||||
end
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||||
end
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% SoftThreshold function
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function x = ST(h_1, lambda, Q_1)
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[N, M] = size(h_1);
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x = zeros(N, M);
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||||
for i = 1:N
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% sign = h_1(i) ./ abs(h_1(i));
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||||
diff = abs(h_1(i)) - lambda(i);
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||||
x(i) = sign(h_1(i)) .* (diff ./ Q_1) .* SF(diff);
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end
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||||
end
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||||
% Heaviside's step function
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function v = SF(a)
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% if a > 0
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% v = 1;
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% elseif a == 0
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% v = 0; % at zero points
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% else
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% v = 0;
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% end
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v = heaviside(a);
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end
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% SoftThreshold function
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function v = F1(x_1, lambda, Q_1)
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[N, M] = size(x_1);
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||||
count = 0;
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||||
for i = 1:N
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||||
temp = Q_1 .* abs(x_1(i)) + lambda(i);
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||||
count = count + (2 - lambda(i) ./ temp) .* SF(abs(x_1(i)));
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||||
end
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v = count ./ (2 .* N .* Q_1);
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||||
end
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% Input:y,A,lambda,tau,Kit
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% Output:x_hat_wl,x_hat_d
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function [x_hat_wl, x_hat_d] = cVAMP(y, A, lambda, tau, Kit)
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% Initialization
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gamma = 768 ./ 1024;
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k = 0;
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p = ctranspose(A) * y;
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h_1 = p;
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Q_1 = gamma;
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tau_d = 1;
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% while
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while (k < Kit) && (tau_d > tau)
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% Factorized Part
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x_1 = ST(h_1, lambda, Q_1); % \hat{x}_1^{(k)}
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chi_1 = F1(x_1, lambda, Q_1); % \chi_1^{(k)}
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% Message Passing
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||||
h_2 = x_1 ./ chi_1 - h_1; % h_2^{(k)}
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Q_2 = 1 ./ chi_1 - Q_1; % \hat{Q}_2^{(k)}
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% Gaussian Part
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t1 = (p + h_2) ./ Q_2;
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||||
t2 = ctranspose(A) * (A * (p + h_2)) / ((Q_2 + 1) * Q_2);
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||||
x_2 = t1 + t2; % \hat{x}_2^{(k)}
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||||
chi_2 = gamma ./ (Q_2 + 1) + (1 - gamma) ./ Q_2;
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% Message Passing
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||||
h_1_next = x_2 ./ chi_2 - h_2;
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||||
Q_1_next = 1 ./ chi_2 - Q_2;
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tau_d = norm(h_1_next - h_1) ./ norm(h_1_next);
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k = k + 1;
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% output
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x_hat_wl = x_1;
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||||
x_hat_d = h_1_next ./ Q_1_next;
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% next
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h_1 = h_1_next;
|
||||
Q_1 = Q_1_next;
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end
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||||
end
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% SoftThreshold function
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function x = ST(h_1, lambda, Q_1)
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[N, M] = size(h_1);
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x = zeros(N, M);
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for i = 1:N
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% sign = h_1(i) ./ abs(h_1(i));
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diff = abs(h_1(i)) - lambda(i);
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||||
x(i) = sign(h_1(i)) .* (diff ./ Q_1) .* SF(diff);
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end
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||||
end
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% Heaviside's step function
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function v = SF(a)
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% if a > 0
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% v = 1;
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% elseif a == 0
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% v = 0; % at zero points
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% else
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% v = 0;
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% end
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v = heaviside(a);
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end
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% SoftThreshold function
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function v = F1(x_1, lambda, Q_1)
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[N, M] = size(x_1);
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count = 0;
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for i = 1:N
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temp = Q_1 .* abs(x_1(i)) + lambda(i);
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count = count + (2 - lambda(i) ./ temp) .* SF(abs(x_1(i)));
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end
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v = count ./ (2 .* N .* Q_1);
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||||
end
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@@ -1,46 +1,46 @@
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% Input:y,A,lambda,tau,Kit
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||||
% Output:x_hat_wl,x_hat_d
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clear;
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clc;
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||||
% rng(1); % 随机种子
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||||
|
||||
%% test_稀疏向量
|
||||
% 设定稀疏度
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||||
k = 100; % 设定稀疏度
|
||||
|
||||
% 构造感知矩阵D
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||||
m = 768; % 感知矩阵行数
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||||
n = 1024; % 感知矩阵列数 （n>>m）
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||||
|
||||
% D = randn(m,n); % 生成满足高斯分布的感知矩阵 64*256
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||||
F = dftmtx(n);
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||||
row_indices = randperm(n, m);
|
||||
D = F(row_indices, :);
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||||
|
||||
% 构造稀疏信号X——共n个元素，其中k个元素不为0
|
||||
X = zeros(n, 1);
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||||
index = randperm(n, k);
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||||
val = randn(1, k);
|
||||
X(index) = val;
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||||
|
||||
% 得到观测矩阵（压缩后）
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||||
A = D * X;
|
||||
|
||||
%%
|
||||
% % 通过cVMAP算法完成恢复X，得到恢复后信号
|
||||
lambda = ones(n, 1) ./ 10;
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||||
[x_hat_wl, x_hat_d] = cVAMP(A, D, lambda, 1e-4, 200);
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||||
|
||||
%%
|
||||
% 显示结果
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||||
figure;
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||||
subplot(3, 1, 1)
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||||
stem(X);
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||||
title('origin signal')
|
||||
subplot(3, 1, 2)
|
||||
stem(x_hat_wl);
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||||
title('restored signal')
|
||||
subplot(3, 1, 3)
|
||||
stem(X - x_hat_wl);
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||||
title('differ')
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||||
% Input:y,A,lambda,tau,Kit
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||||
% Output:x_hat_wl,x_hat_d
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clear;
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||||
clc;
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||||
% rng(1); % 随机种子
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||||
%% test_稀疏向量
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% 设定稀疏度
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k = 100; % 设定稀疏度
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||||
% 构造感知矩阵D
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m = 768; % 感知矩阵行数
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||||
n = 1024; % 感知矩阵列数 （n>>m）
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% D = randn(m,n); % 生成满足高斯分布的感知矩阵 64*256
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F = dftmtx(n);
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row_indices = randperm(n, m);
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D = F(row_indices, :);
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% 构造稀疏信号X——共n个元素，其中k个元素不为0
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X = zeros(n, 1);
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index = randperm(n, k);
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||||
val = randn(1, k);
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||||
X(index) = val;
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||||
% 得到观测矩阵（压缩后）
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||||
A = D * X;
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||||
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||||
%%
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||||
% % 通过cVMAP算法完成恢复X，得到恢复后信号
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||||
lambda = ones(n, 1) ./ 10;
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[x_hat_wl, x_hat_d] = cVAMP(A, D, lambda, 1e-4, 200);
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%%
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% 显示结果
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figure;
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subplot(3, 1, 1)
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stem(X);
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title('origin signal')
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subplot(3, 1, 2)
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||||
stem(x_hat_wl);
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||||
title('restored signal')
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||||
subplot(3, 1, 3)
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||||
stem(X - x_hat_wl);
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||||
title('differ')
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