目前的通信频点越来越高， 而相对应的模数转换器以及数字信号处理等硬 件处理技术远远没有达到高频通信接收技术的要求。 这一定程度上限制了高频 通信的发展， 因为按照传统 Nyquist 采样的话， 通信接收机的成本将是巨大的。 压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术有效地打破了传统 Nyquist 采样的限制， 而调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的出现则真正在模拟 域欠采样实现了重大突破。

stanford的matlab压缩感知工具箱，安装方法见sparselab210内的文档

stanford大学的matlab压缩感知工具箱sparseLab。安装方法看附带文档。

数据信号处理matlab，程序实现压缩感知重构过程，仅供参考。

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两步迭代收缩阈值算法用于实现压缩感知求解。

1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。 2实验要求 1）从iris数据的每个样本中取出三个特征作为分类特征，并且将样本点画出； 2）从每个类别的数据中抽取45个样本作为训练样本，5个样本作为测试样本， 3）用感知器批处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 4）用感知器单步处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 5）用多类分类器的逐步修正的方法对三个类别进行分类，写出每个类别的判别函数，画出分类面 6）将测试样本分别应用在分类器上，对测试样本进行判别，将判别结果进行显示。

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前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然比检测(likelihood ratio test， LRT) 的软判决与采用“与” 准则的硬判决的性能， 结果表明采用软判决的协作感知性能更优

使用多层感知机对鸢尾花数据集3分类，不是二分类。 并且输出准确率，代码亲测有效！没用你来打我！ 博文链接：https://blog.csdn.net/innovationy/article/details/121770961