47 lines
860 B
Matlab
47 lines
860 B
Matlab
% Input:y,A,lambda,tau,Kit
|
||
% Output:x_hat_wl,x_hat_d
|
||
clear;
|
||
clc;
|
||
% rng(1); % 随机种子
|
||
|
||
%% test_稀疏向量
|
||
% 设定稀疏度
|
||
k = 100; % 设定稀疏度
|
||
|
||
% 构造感知矩阵D
|
||
m = 768; % 感知矩阵行数
|
||
n = 1024; % 感知矩阵列数 （n>>m）
|
||
|
||
% D = randn(m,n); % 生成满足高斯分布的感知矩阵 64*256
|
||
|
||
F = dftmtx(n);
|
||
row_indices = randperm(n, m);
|
||
D = F(row_indices, :);
|
||
|
||
% 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);
|
||
index = randperm(n, k);
|
||
val = randn(1, k);
|
||
X(index) = val;
|
||
|
||
% 得到观测矩阵（压缩后）
|
||
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;
|
||
[x_hat_wl, x_hat_d] = cVAMP(A, D, lambda, 1e-4, 200);
|
||
|
||
%%
|
||
% 显示结果
|
||
figure;
|
||
subplot(3, 1, 1)
|
||
stem(X);
|
||
title('origin signal')
|
||
subplot(3, 1, 2)
|
||
stem(x_hat_wl);
|
||
title('restored signal')
|
||
subplot(3, 1, 3)
|
||
stem(X - x_hat_wl);
|
||
title('differ')
|