常用压缩感知恢复算法

资 源 简 介

常用压缩感知恢复算法

详 情 说 明

压缩感知恢复算法是信号处理领域的重要研究方向，主要用于从稀疏采样数据中重建原始信号。常见的恢复算法包括OMP、ROMP和gOMP，它们各自有不同的特点和适用场景。

OMP（正交匹配追踪）是最基础的算法之一，逐步选择与残差最相关的基向量，通过正交化处理逐步逼近信号。虽然计算简单，但在高维数据下可能效率较低。

ROMP（正则化正交匹配追踪）改进了OMP的弱点，通过正则化策略避免过度依赖单次迭代的选择，提高了稳定性。它在信号稀疏度较高时表现更优。

gOMP（广义正交匹配追踪）则进一步扩展了OMP的思想，每次迭代选取多个原子而非一个，从而加速收敛。适用于大规模稀疏信号恢复，但计算复杂度略高。

这些算法是压缩感知研究的基础，选择合适的恢复方法需综合考虑信号特性、计算资源和精度要求。