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OMP算法(正交匹配追踪)是一种用于稀疏信号重构的贪婪算法,广泛应用于信号处理和压缩感知领域。其核心思想是通过迭代选择最相关的原子来逐步逼近原始信号。
在MATLAB实现中,OMP算法通常包含以下关键步骤:初始化残差为原始信号,然后在每次迭代中计算残差与字典原子的内积,选择相关性最大的原子加入支撑集。接着利用最小二乘法求解当前支撑集上的系数,并更新残差。这个过程重复进行,直到达到预设的稀疏度或满足残差阈值条件。
MATLAB实现时需要注意字典矩阵的构造方式,内积计算的效率优化,以及如何高效地进行最小二乘求解。算法的性能很大程度上取决于停止准则的选择,常见的有固定迭代次数或残差能量阈值两种方式。