实现正则化正交匹配追踪的算法代码，也就是ROMP实现的代码

广义正交匹配追踪 (gOMP) 是一种贪婪算法，它为稀疏重建/近似问题提供近似解：min ||x||_0 使得 Ax = y。

该代码为压缩感知重构算法的正交匹配追踪的matlab代码，注释很详细

称QR迭代matlab代码在C / C ++和MATLAB中实现的三种著名的稀疏恢复算法： I. Orthogonal Matching Pursuit ( OMP ), II. Iterative Hard Thresholding ( IHT ), III. Approximage Message Passing ( AMP ) 此外，C代码包含所有子例程，包括：QR分解，高斯消除，冒泡排序，反替换等。矩阵乘法，相关计算SNR，MSE 介绍 摘自我们的论文[1]。 OMP is a greedy algorithm introduced as an extension to the well-established Matching Pursuit algorithm. The OMP algorithm iteratively finds the best matrix columns that correspond to the non-zero coefficients of the sparse signal, and then performs a least squar

这项工作是根据 BM Sanandaji 关于压缩系统识别的论文为大学考试进行的。 有时不变 (TI) 和时变 (TV) 示例。

压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系 沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。已测试，可以正常运行。读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。

1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit)

正交匹配追踪算法（OMP）是一种贪婪的压缩感知恢复算法，它在每次迭代中选择感知矩阵的最佳拟合列。 然后在由所有先前选择的列跨越的子空间中执行最小二乘 (LS) 优化。 这种方法不如 Basis 追踪算法准确，但计算复杂度较低。 Matlab 函数具有三个输入：稀疏度 K、测量向量 y 和传感矩阵 A。该函数的输出是恢复的稀疏向量 x。

正交匹配追踪 Orthogonal Matching Pursuit算法的实现。 有关详细信息，请参阅src/omp.m 。 演示： dictionary = [1 0; 1/2 sqrt(3)/2; -1/sqrt(2) -1/sqrt(2)]'; x = [1 1/2]'; t = omp(x, dictionary, 2); output_x = D * t; 参考

具有广义记忆多项式模型 (GMP) 的正交匹配追踪 (OMP) 和双 OMP (DOMP) 的演示脚本。 参考： [DOMP] JA Becerra、MJ Madero-Ayora、J. Reina-Tosina、C. Crespo-Cadenas、J. García-Frías 和 G. Arce，“功率放大器稀疏预失真的双正交匹配追踪算法”，IEEE微波和无线组件快报，第1卷。 28，没有。 8，第 726-728 页，2018 年 8 月。 网址： http : //ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8395266&isnumber=8428547 [OMP] J. Reina-Tosina、M. Allegue-Martínez、C. Crespo-Cadenas、C. Yu 和 S. Cruces，“稀疏假设下