OMP算法重构代码

omp算法重构 实现信号采样重构对比差异的体现 直观明了 输入信号通过FFT变换后，稀疏信号的频域图 在IFFT变换之前，重构稀疏信号的频域图 重构信号与原信号，作为对比用

clear
N = 2^10;
M = N/8;
K = M/4;
t = 1:1:N;
fs = 1;
x = sin（t/fs）+2*cos（3*t/fs+2.4）+3*sin（7*t/fs+1）;          %若该行作为采样信号，则所输入的信号为非严格的稀疏信号
%x=0.3*sin（2*pi*50*t/800）+0.6*sin（2*pi*100*t/800）+0.1*sin（2*pi*200*t/800）+0.4*sin（2*pi*25*t/800）+0.7*sin（2*pi*150*t/800）+0.1*sin（2*pi*250*t/800）+0.7*sin（2*pi*125*t/800）;
%若该行作为采样信号，则所输入的信号为严格的稀疏信号，稀疏度为14
Phi = rand（MN）*2;     %生成随机矩阵，之后通过for循环，将随机矩阵变为0/1二值独立随机矩阵
x_out = [];
for i = 1:M
    for j = 1:N
        if Phi（ij）>=1
            Phi（ij） = 1;
        else
            Phi（ij） = 0;
        end
    end
end

Psi=fft（eye（NN））/sqrt（N）; 
T = Phi;

%Kasi = randn（NM）;

for i = 0:0
    xi = x（i*N+1:i*N+N）;
    figure（2）                  %该图显示了输入信号通过FFT变换后，稀疏信号的频域图
    plot（tfft（xi）‘k.-‘）
    yi = T * fft（xi）.‘;
    r = yi;
    A = [];
    y_out = zeros（1N）;
    now_kasi = T;