在傳統的壓縮感知裡，一般都用固定式和非固定式的觀測矩陣。
上文中提到的空時壓縮方法，是利用單位矩陣中的某些行或者列組成乙個新的向量。那這種觀測矩陣的恢復效果怎麼樣？
對原始bp演算法，替換掉原來的200*1000的高斯矩陣，變成隨機提取單位矩陣的200行組成乙個新的200*1000的觀測矩陣。那麼訊號恢復效果如何？
這訊雜比，完全爛成翔啊！！！！！與原始的採用高斯觀測矩陣的bp演算法恢復的情況相比
顯然，這個觀測矩陣是不合適的，那麼原因出在了**？
這個演算法中的資料是稀疏的，那麼我想換個不稀疏的實際訊號效果如何。
用這個x=0.3*cos(2*pi*f1*ts*ts)+0.6*cos(2*pi*f2*ts*ts)+0.1*cos(2*pi*f3*ts*ts)+0.9*cos(2*pi*f4*ts*ts)的時間域抽樣進行恢復。
phi2=eye(n);
z=randperm(256);
z1=z(1:64);
for i3=1:64
phi(i3,:)=phi2(z1(:,i3),:); % 測量矩陣(高斯分布白雜訊)
end
恩，原來是原始信源訊號的問題！
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