该资源详细描述了OMP代码的matlab程序和c语言程序（矩阵的求逆采用LU分解法），并且对两者结果进行了比较，恢复的信号可以精确到小数点5位，误差非常小，测量矩阵采用随机高斯矩阵，程序里面还有matlab和c语言版对文件的操作，并且有非常清晰的注释，对理解OMP算法有非常大的帮助！

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。

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。

利用匹配追踪算法进行兰姆波信号分析，于勇凌，张海燕，在兰姆波检测中，模态信息识别是一个难点，本文利用稀疏表示中的匹配追踪算法对兰姆波信号进行处理。选择Chirplet原子作为重建基础�

广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广。OMP每次只选择与残差相关最大的一个，而gOMP则是简单地选择最大的S个。之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的，不进行任何其它处理，只是选择最大的S个而已。

高速移动下的无线宽带通信要经历时间和频率的双选择性衰落,为了使发送的数据经过衰落的信道后在接收端被正确地接收,必须要对信道状态信息进行估计。本文根据双选信道在时延-多普勒域具有稀疏性,研究了OFDM系统中基于压缩感知的双选信道估计。为了克服信道的双选特性对信道估计造成的不稳定性,采用了正则正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法对信道进行估计。理论分析和仿真结果表明,与传统的最小二乘算法比较,在获得同样估计性能的条件下,采用ROMP算法和OMP算法需要的导频数大大减小;而且采用ROMP算法的信道估计要比OMP算法更加稳定,在同等条件下信道估计性能更好。

使用自定义基础 B 对一维（时间）信号 y 执行匹配追踪 (MP)。 匹配追踪 (Mallat and Zhang 1993) 是一种贪婪算法，根据字典元素 D (y ~ Dw) 的加权和 (w) 获得信号 y 的稀疏表示。 稀疏意味着大多数元素等于 0 (nnz(w) << length(y))。 这种稀疏表示在许多不同的场景中都很有用：获取时频频谱图、去噪信号、压缩信号等。 对于时间信号，很自然地使用元素 D 的字典，该字典由移动到每个可能时间点的基本元素 B 组成。 在这种情况下，高度过完备字典中卷积或平移不变稀疏代码的权重形式： y~r r = sum_i conv(ws(:,i),B(:,i),'same') 和 nnz(ws(:)) << length(y) 如果 B 等于一堆加窗的正弦曲线，则该表示形成信号的时频分解。 这种分解的一个应用是 EEG/MEG 和 LF

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

自己编写的匹配追踪算法，用在压缩感知中，适合初学者

正交匹配追踪matlab工具箱