正交匹配追踪法源码 Matlab

最新推荐文章于 2025-03-31 18:00:00 发布

技术征服冒险

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本文介绍了正交匹配追踪法(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)的基本原理，并提供了Matlab实现的源码解析。通过对代码的详细解释，阐述了如何使用OMP算法进行稀疏信号恢复，包括测量矩阵、观测向量的准备，以及迭代过程中的原子选择、最小二乘解计算等关键步骤。" 116383636,10196417,TypeScript实现栈结构及其应用,"['typescript', '数据结构', '栈']

正交匹配追踪法源码 Matlab

正交匹配追踪法（Orthogonal Matching Pursuit，简称OMP）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它通过选择最相关的原子来逐步逼近原始信号，从而实现信号的恢复。本文将为您提供使用Matlab实现的正交匹配追踪法源码，帮助您理解和应用该算法。

function x_hat = omp(A, y, K)
    % A: 测量矩阵
    % y: 观测向量
    % K: 稀疏系数

    % 获取测量矩阵的维度
    [M, N

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正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）的MATLAB实现

计算机视觉之光

02-21

1794

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始信号。

正交匹配追踪方法源码 Matlab —— 求解矩阵最小化问题

weixin_50547796的博客

10-29

108

接着开始迭代计算，在每次迭代中，首先计算 Y 与残差向量 r 的投影，并找到具有最大投影值的向量作为下一步的支持向量，然后使用 Y_S 和 Y 的最小二乘解来计算稀疏向量 x 的部分解，并将其添加到最终向量 x 中，最后计算新的残差向量，并重复执行上述步骤，直到满足终止条件为止。在这个例子中首先生成一个随机的稀疏向量 x0，然后生成一个随机的矩阵 Y，使用 Y 和稀疏向量 x0 来计算测量向量 b，然后使用 OMP 算法压缩矩阵并获得稀疏向量 x，最后比较 x 和 x0 的范数，以验证算法的正确性。

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文章目录前言一、信号模型和逆问题二、OMP原理三、伪代码四、MATLAB代码总结前言记录OMP算法的学习过程。一、信号模型和逆问题对于非齐次线性方程组Ax=bAx = bAx=b式中b∈Rm,A∈Rm∗n,x∈Rmb \in R^m,A \in R^{m*n},x \in R^mb∈Rm,A∈Rm∗n,x∈Rm。一般如果我们考虑A,xA,xA,x已知，那么求bbb是一个很简单的问题。这个问题的逆问题为，b,Ab,Ab,A已知，去求xxx。当n>>mn>>mn>

【压缩感知】基于MATLAB 的正交匹配追踪压缩感知算法

m0_60703264的博客

03-20

1049

压缩感知是一种突破香农极限的信号处理技术，它通过对信号进行稀疏采样，即可重建出原信号。正交匹配追踪（OMP）算法是一种贪婪算法，用于解决压缩感知中的稀疏信号重建问题。本文将详细介绍 OMP 算法的原理、步骤和应用。香农定理指出，信号的采样率必须至少是信号带宽的两倍，才能完美地重建信号。然而，在许多实际应用中，由于带宽限制或存储成本，无法以如此高的采样率对信号进行采样。压缩感知是一种突破香农极限的技术，它允许以远低于香农采样率对信号进行采样，并通过求解一个优化问题来重建信号。

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