压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种利用稀疏信号的先验知识，用远少于奈奎斯特采样定理要求的样本数目恢复整个信号的技术。正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）是一种常见的贪婪算法（Greedy algorithm），用于解决压缩感知中的信号重构问题。OMP算法试图找到一组稀疏基，这些基与测量值之间有最大的相关性，并且用于迭代地重构原

正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）是一种用于寻找稀疏信号的贪婪算法，用于求解压缩感知问题中的稀疏近似问题。在压缩感知的背景下，通常我们有一个欠定的线性系统Ax = y，其中A是一个已知的测量矩阵，y是观测到的信号，而x是未知的稀疏信号。OMP 试图找到一个稀疏信号x的解，使得Ax尽可能接近y。 定义 OMP算法的目标是解决下面的优化问题：在已知观测向

论文原文： %  Signal Recovery From Random Measurements Via Orthogonal Matching %  Pursuit，IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, VOL. 53, NO. 12 实现代码： def cs_omp(y,Phi,N,K): residual=y #初始化残差index