匹配追踪算法OMP matlab代码

可以实现信号的匹配重构，一维二维信号均可。

用matlab实现的图像的OMP算法的处理以及分块思想的OMP仿真,内含bmp图像,亲测可用

压缩感知稀疏度自适应匹配追踪算法，不需稀疏度作为先验信息。又称为SAMP算法

该文提出一种多原子快速匹配追踪信号稀疏分解算法，并将其应用于静态图像编码。多原子匹配追踪通过每次迭代选取多个原子的形式，实现信号的快速稀疏分解。在此基础上，通过构造多尺度脊波字典实现图像的稀疏分解，并

基于改进的匹配追踪算法的信号稀疏分解 能够有效提取信号的特征值

针对基于压缩感知的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法迭代次数严重依赖于信号稀疏度,候选原子冗余度大,从而导致最终的支撑原子集选择时间长、选择精度低等问题,提出一种基于双阈值的压缩采样匹配追踪算法.该

设计了一种基于FPGA的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法的硬件优化结构,对OMP算法进行了改进,大大减少了乘法运算次数;在矩阵分解部分采用了交替柯列斯

三种匹配追踪算法的C语言实现。 omp算法、cosamp算法、subspcae-pursuit算法。

为提高贪婪算法重构精度,提出带有回溯机制的基于限制等距性质阈值匹配追踪算法(restricted isometry propertity-based threshold mechanism MP,RI

针对输电信号在远程传输过程中受到环境噪声扰动影响信号识别的问题,本研究在简要分析逐级正交匹配稀疏分解(OMP)和稀疏分解匹配追踪算法(MPA)的基础上,利用设定带噪信号粒子群与子字典之间内积的固定阈值