分布式压缩感知

关于分布式压缩感知算法代码，很实用的算法，对于研究压缩感知的人很有用

%%%%%%%%%%%%%DCS SOMP算法来考虑是否可以实现麦克风阵列增强
%%%%%%%这个程序有问题，重构结果不对
clear;
clc;
close all;
J=20;%%%
load signal_shift_noise.mat
signal=signal_shift_noise‘;
[mn1]=size（signal）;
N=m;
M=400;
for kk=2:N
    for nn=1:N
        dctbasis（kknn）=（2/N）^0.5*cos（（2*（nn-1）+1）*（kk-1）*pi/2/N）;
    end
end
for nn=1:N
    dctbasis（1nn）=（1/N）^0.5*cos（（2*（nn-1）+1）*（1-1）*pi/2/N）;
end
idctbasis=dctbasis‘;
for j=1:J
    measurementmatrix=randn（MN）;
    y（:j）=measurementmatrix*signal（:j）;
    w（j）={measurementmatrix*idctbasis};
end
sign=[];%%%%%分解系数下标的位置
r=y;%%%%余部，并且这一部分需要迭代更新
for l=1:M     %%%%最外面的一层迭代
   for n=1:N
       for j=1:J
           k（j）=abs（r（:j）‘*w{j}（:n）/（norm（w{j}（:n））^2））;
       end
       kl（n）=sum（k）;
   end
   [CI]=max（kl）;
   sign（l）=I;
   for j=1:J
       sum1=zeros（M1）;
       if l==1
           w1{j}（:l）=w{j}（:sign（l））;
       else
           for ii=1:l-1
               vector_multiply（ii）=w{j}（:sign（l））‘*w1{j}（:ii）/（norm（w1{j}（:ii））^2）;
               sum1=sum1+vector_multiply（ii）*w1{j}（:ii）;
           end
           w1{j}（:l）=w{j}（:sign（l））-sum1;
       end
   end
   for j=1:J
       coeff（lj）=r（:j）‘*w1{j}（:l）/（norm（w1{j}（:l））^2）;
       r（:j）=r（:j）-coeff（lj）*w1{j}（:l）;
   end
end

for j=1:J
    [QR]=qr（w{j}（:sign））;
    coeff_dec（:j）=inv（R）*coeff（:j）;
    coeff_1（:j）=zeros（N1）;
    coeff_1（signj）=coeff_dec（:j）;
    signal_rec（:j）=idctbasis*coeff_1（:j）;
end
 signal_sub=signal-signal_rec;
 for j=1:J
     snr（j）=10*log10（（norm（signal_rec（:j））^2）/（norm（signal_sub（:j））^2））;
 end
 figure（1）
 plot（signal（:1）‘r‘）;
 hold on
plot（signal_rec（:1）‘b‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1740  2010-10-21 12:45  DCS_SOMP.m

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                 1740                    1