CS的一些重构算法包括OMP

资 源 简 介

CS的一些重构算法包括OMP

详 情 说 明

压缩感知（Compressive Sensing, CS）的核心在于从少量线性测量中高概率重构稀疏信号，其中重构算法扮演关键角色。OMP（正交匹配追踪）作为经典贪婪算法，通过迭代选择与残差最相关的原子来逐步逼近信号，适合中等稀疏度场景。其变体SOMP（同步OMP）扩展至多测量向量问题，而ROMP（正则化OMP）通过限制每次迭代的候选集提升稳定性。

SAMP（稀疏自适应匹配追踪）无需预知稀疏度，通过自适应调整支撑集大小解决实际应用中稀疏度未知的痛点。CoSaMP（压缩采样匹配追踪）每次迭代保留多个原子并配合回溯修剪，平衡了精度与计算量。GPSR（梯度投影稀疏重构）则基于凸优化框架，利用梯度投影求解L1范数最小化问题。

变换域技术如小波变换和DCT（离散余弦变换）常作为稀疏基，前者擅长捕捉局部瞬态特征（如图像边缘），后者在全局周期性信号（如JPEG压缩）中表现优异。这些算法与变换的协同，构成了CS从理论到应用的完整链路，覆盖了计算效率、鲁棒性及场景适配等关键需求。