减少matlab运行时间的方法,MATLAB中怎么减少m文件的运行时间?

本文介绍了一种基于压缩感知理论的信号重构方法。通过使用正交匹配追踪算法,实现从少量线性测量中重构出原始信号。具体步骤包括时域信号生成、压缩传感及信号重构等过程。

希望大神们帮帮忙,有什么方法可以减少下面这段程序的运行时间。

%%  1. 时域测试信号生成

clc;

clear all;

K=2;      %  稀疏度

n=32;

M=20;

t2=0:1/4096:4095/4096;

xy=10*sin(2*pi*128*t2);

x=xy(1:n)+10*randn(1,n);

%%  2.  时域信号压缩传感

D=[0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0];  % 滞后

D=diag(D);

%D=ones(n,n);

P=randn(M,n);                             %  测量矩阵(高斯分布白噪声)

Psi=fft(eye(n,n))/sqrt(n);                        %  傅里叶正变换矩阵

%%  3.  正交匹配追踪法重构信号(本质上是L_1范数最优化问题)

tic

m=K;                                            %  算法迭代次数(m>=K)

Phi=P*D;

s=Phi*x.';                                        %  获得线性测量

T=Phi*Psi';                                       %  恢复矩阵(测量矩阵*正交反变换矩阵)

hat_y=zeros(1,n);                                 %  待重构的谱域(变换域)向量

Aug_t=[]; %  增量矩阵(初始值为空矩阵)

r_n=s;                                            %  残差值

for times=1:m;                                    %  迭代次数(有噪声的情况下,该迭代次数为K)

col=1:n;                                  %  恢复矩阵的所有列向量

product(col)=abs(T(:,col)'*r_n);          %  恢复矩阵的列向量和残差的投影系数(内积值)

[val,pos]=max(product);                       %  最大投影系数对应的位置

Aug_t=[Aug_t,T(:,pos)];                       %  矩阵扩充

T(:,pos)=zeros(M,1);                          %  选中的列置零(实质上应该去掉,为了简单我把它置零)

aug_y=(Aug_t'*Aug_t)^(-1)*Aug_t'*s;           %  最小二乘,使残差最小

r_n=s-Aug_t*aug_y;                           %  残差

pos_array(times)=pos;                         %  纪录最大投影系数的位置

end

hat_y(pos_array)=aug_y;                           %  重构的谱域向量

hat_x15=real(Psi'*hat_y.');                         %  做逆傅里叶变换重构得到时域信号

toc;

plot(hat_x15,'r')

hold on

plot(x)

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