MP算法和OMP算法及其思想

本文深入介绍了MP(Matching Pursuits)和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法,这两种经典算法用于信号的稀疏表示。文章详细阐述了在过完备字典矩阵中信号的稀疏分解过程,解释了算法的步骤、收敛性和优缺点。特别是,OMP通过在每一步正交化处理原子,提高了收敛速度。

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主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法虽然在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的很透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记。

1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals)

给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子。给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合。信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者。 字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信号y的长度(其长度很显然是n),即n<<k。

2.MP算法(匹配追踪算法)

2.1 算法描述<

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