本文主要是介绍OMP实现MATLAB压缩感知实例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
OMP（Orthogonal Matching Pursuit，正交匹配追踪）算法是一种用于稀疏信号重构的迭代算法。它的基本思想是在每一步选择与当前残差最相关的原子（或基），并使用它来更新估计值，直到满足停止准则为止。
基本流程
下面是OMP算法的基本流程：
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初始化：
- 将残差初始化为原始信号。
- 将估计的稀疏系数集合初始化为空。
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迭代步骤：
- 选取原子：从未被选取的原子集合中选择与当前残差的内积最大的原子。
- 更新系数：通过求解最小二乘问题，将选取的原子添加到当前的稀疏系数集合中。
- 更新残差：使用新的稀疏系数集合来更新残差，即将原始残差减去由已选取的原子生成的估计信号。
- 检查停止准则：如果满足停止准则，则停止迭代；否则，继续下一步迭代。
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停止准则：
- 达到预先设定的迭代次数。
- 残差的范数已经足够小，或者稀疏系数的变化足够小。
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输出结果：
- 输出稀疏系数集合，即表示原始信号在所选取的原子上的投影。
在OMP算法中，关键的一步是如何选择与当前残差最相关的原子。通常，这可以通过计算当前残
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