本资源包含绝大部分压缩感知的贪婪算法

资 源 简 介

本资源包含绝大部分压缩感知的贪婪算法

详 情 说 明

压缩感知是一种利用信号稀疏性进行高效采样的技术，其核心在于通过少量测量值重建原始信号。贪婪算法作为压缩感知中的重要求解方法，通过迭代选择最优原子逼近信号，具有计算效率高、实现简单的特点。

OMP（正交匹配追踪）是最经典的贪婪算法，每次迭代选择与残差最相关的原子，并通过正交化保证收敛性，适合处理稀疏度适中的信号。SP（子空间追踪）改进了原子选择策略，通过回溯机制动态调整支撑集，提升了重构精度。CoSaMP（压缩采样匹配追踪）则引入多原子筛选机制，每次迭代保留多个潜在原子并进行修剪，对噪声环境表现出更好的鲁棒性。

这三种算法构成了贪婪算法家族的核心框架，后续许多改进版本均基于其思想扩展。实际应用中需根据信号稀疏性、测量矩阵特性及实时性要求选择合适方法。例如，OMP适合快速原型验证，而CoSaMP更适用于低信噪比场景。