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CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像重建：ASTRA算法图像重建、BP神经网络图像重建、投影法图像重建、小波变换图像分解重建、字典学习KSVD图像低秩重建、主成分分析PCA图像重建、正则化图像去噪重建、离散余弦变换DCT图像重建、卷积神经网络的图像超分辨率重建、SCNN图像重建、SAR图像重建、OSEM重建、超分辨率图像重建、Zernike矩图像重建、Split Bregman图像重建

OMP，即Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配追踪），是一种在信号处理和机器学习领域广泛应用的算法，主要用于稀疏表示和重构。它被设计用来在高维空间中找到一个信号的最稀疏表示，通常是在过完备的字典中。在标题和描述中提到的，OMP算法用于稀疏还原和稀疏采样，这涉及到将复杂信号分解成少数非零系数与基础向量的线性组合，以实现数据压缩和高效存储。 在稀疏还原中，OMP通过迭代过程来寻找信号的最佳稀疏表示。每次迭代，它都会找到与残差最相关的字典原子，并将其添加到当前的稀疏系数向量中，然后更新残差。这个过程会一直持续到达到预设的迭代次数或者非零系数的数量满足某个阈值。在L1范数约束下，OMP倾向于找到更稀疏的解，因为L1范数最小化可以诱导稀疏性。 L1范数是每个元素绝对值之和，而L2范数是所有元素平方和的平方根。在信号恢复问题中，L1范数比L2范数更倾向于产生稀疏解，这是因为L1范数的最小化在某些情况下等价于稀疏解的寻找。在压缩感知理论中，L1范数恢复被广泛采用，因为它能够从较少的采样数据中恢复原始信号。 描述中的“高保真，速度快”指的是OMP算法在保持重构信号质量的同时，具有较高的计算效率。OMP的性能与字典的质量、信号的稀疏度以及采样率等因素密切相关。功能全的OMP可能包括了多种优化策略，如两步优化或固定优化，以适应不同的应用场景。 "Sept1，sept2"可能是两个特定的版本或者阶段，可能代表了算法的不同改进版本或者实验设置。"在得到稀疏系数，还原求误差"这部分意味着算法不仅能够找到信号的稀疏表示，还能计算出重构误差，以便评估恢复的准确性。 文件列表中，ompver.m、omp2.m、omp.m可能是实现不同版本或变体的OMP算法的代码文件，ompdemo.m可能是示例代码或演示脚本，ompspeedtest.m可能是用于测试算法速度性能的脚本，Contents.m可能是包含算法简介或文档的文件，faq.txt和readme.txt通常包含常见问题解答和使用指南，而0和private可能是数据文件或未命名的文件夹。 这个压缩包提供了OMP算法的实现和相关资源，适用于研究、教学或实际应用中进行信号的稀疏表示和恢复。用户可以通过阅读和运行这些文件来理解并应用OMP算法，同时评估其在不同条件下的性能。

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！

借花献佛，这个代码太好了，拿出来与大家分享

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。

基于压缩感知的图像加密算法，稀疏基用的是小波，重构用的是OMP(Compressed sensing image encryption algorithm)

作为对信号进行稀疏分解的方法之一,正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码,将信号在完备字典库上进行分解,亲测可用，效果很好

omp重构程序