这是一个香港大学牛人写的关于Compressive Sensing的一个恢复算法，是关于OMP的算法...

资 源 简 介

这是一个香港大学牛人写的关于Compressive Sensing的一个恢复算法，是关于OMP的算法...

详 情 说 明

压缩感知（Compressive Sensing）是一种突破奈奎斯特采样定理的信号采集与重构技术，其核心思想是通过少量线性测量值高效恢复稀疏或可压缩信号。其中，正交匹配追踪（OMP）算法因其简洁性和实用性成为经典恢复算法之一。

OMP算法的本质是一种贪婪迭代算法，旨在逐步构建信号的稀疏表示。其核心步骤可概括为：每次迭代选择与当前残差最相关的原子（即测量矩阵的列向量），通过最小二乘法更新已选原子集的线性组合，并重新计算残差。这一过程重复执行，直至达到预设的稀疏度或残差满足阈值条件。

香港大学研究者提出的改进版本通常会在以下方向进行优化：通过预筛选策略加速原子选择过程、引入自适应停止准则提升重构精度，或结合结构化稀疏先验知识增强复杂场景下的稳定性。这类改进使得算法在医疗成像、无线通信等实际应用中，能更高效地处理噪声干扰和高维数据。

OMP的优势在于其实现简单且对中等规模问题效果显著，但需注意其计算复杂度随稀疏度线性增长。对于超大规模问题，后续衍生的算法（如CoSaMP）可能更具扩展性。理解OMP的工作原理不仅有助于掌握压缩感知的基础框架，也为学习其他基于稀疏优化的算法奠定了重要基础。