压缩感知利器：OMP算法源码解析

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

OMP算法的基本思想是从字典矩阵D（也称为过完备原子库）中选择与信号y最匹配的原子（即某列），构建稀疏逼近。然后将剩余残差减去所有已选择的原子组成的矩阵在空间上的正交投影，得到下一步的信号残差。随后，继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代。信号y可以由这些原子的线性和，加上最后的残差值来表示。如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y即为这些原子的线性组合。OMP分解过程实际上是依次对所选原子进行Schmidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上的各自分量，即可得到残差。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

CuRTAIL 的 OMP 算法 Matlab 代码真挺实用的，是你要对抗样本或者做图像降噪这类任务时。它结合了 Python 和 Matlab 两个世界的优势，API 也写得清楚，配合 MNIST 数据集直接上手。denoiser.m这个文件用到了ompbox10，图像去噪效果还不错，简单改改就能跑自己的数据了。

CS 恢复算法工具箱其实蛮好用的，适合搞压缩感知领域的同学。工具箱实现了几个常见的压缩感知恢复算法，像是正交匹配追踪、压缩采样匹配追踪、快速迭代收缩阈值算法等，都是比较经典的算法，能帮你快速搭建和测试不同的恢复算法模型。而且代码简单，注释也清晰，即使你不是算法专家，了解的原理后也能顺利地上手。这个工具箱是用MATLAB开发的，所以如果你常用这个工具进行算法实验，应该会觉得挺方便。其实多时候，你不必从零开始重新实现这些算法，这个工具箱能帮你节省不少时间。如果你对压缩感知领域有需求，不妨试试看。另外，工具箱的更新也挺活跃，作者也有一些相关的开源项目，有需要的可以去 GitHub 上看看哦。有一个小

医学图像压缩感知matlab

心电数据压缩新思路：挖掘结构信息，提升压缩效率 压缩感知算法为心电数据压缩提供了新的思路。不同于传统方法，压缩感知算法能够利用心电数据自身的结构信息，实现更高的压缩率和精度。 挖掘数据结构，突破传统瓶颈 传统压缩算法往往忽略了数据的内在结构，而压缩感知算法则通过构建能够反映心电数据结构信息的稀疏字典，更好地捕捉数据的变化规律。 MIT-BIH数据库验证，性能表现优异 在MIT-BIH数据库上的实验结果表明，相比于传统压缩算法，基于压缩感知的算法在均方根误差和压缩率上均展现出显著优势。

实验中常使用的匹配追踪算法OMP的Matlab代码子程序，非常实用。