匹配追踪

资 源 简 介

匹配追踪

详 情 说 明

匹配追踪算法是一种广泛应用于信号处理和稀疏重构领域的贪婪算法。它的核心思想是通过迭代方式从过完备字典中选择最匹配信号残差的原子，逐步逼近原始信号。在稀疏理论框架下，该方法能有效实现信号的高效表示和重构。

算法的工作流程可以分为三个主要阶段：初始化阶段先计算信号与字典中所有原子的内积，选择相关性最大的原子；更新阶段将选中的原子加入支撑集，并用最小二乘法计算当前近似系数；残差计算阶段则更新信号残差用于下次迭代。整个过程不断重复直至满足停止条件。

这种方法的优势在于计算复杂度相对较低，且能保证每次迭代都最大程度地减少残差能量。但需要注意字典的设计对重构效果有决定性影响，常用的字典包括傅里叶基、小波基以及学习得到的自适应字典等。实际应用中还需要考虑噪声抑制和收敛速度等问题。