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。

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。

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

代码程序的输入是自己写的一个函数，可以根据自己需求更换数据输入。计算量需要大量时间（依据自己的数据大小来估算时间），但最后的效果图要好

omp算法matlab代码LASSO-Solver-OMP 设计师：赵俊波，武汉大学，在清华大学智能图像和文档处理国家实验室工作。 联络电话： + 86-18672365683 介绍该软件包以著名的LASSO求解器实现了正交匹配追踪算法（OMP），并且该程序是在LAPACK的帮助下以C ++编写的。 LASSO是一个关键问题，可以将其视为统计问题，但在许多应用程序中已得到广泛利用。 稀疏编码，例如，作为计算机视觉，自然语言处理和机器学习的重要工具，是基于LASSO求解器的良好发展。 OMP因其相对于基本追求或先前提出的匹配追踪（MP）的优势而广为人知。 OMP实现了更快的收敛，并克服了其他方法的一些缺点。 为了方便起见，许多实现OMP算法的代码大多是在MATLAB中实现的。 但是，由于MATLAB在遇到大迭代时并不是那么有利，因此对于某些大规模或高维问题，首选C ++。 该OMP算法的具体介绍可以在论文《正交匹配追踪-递归函数逼近及其在小波分解中的应用》 （2003）中看到。 配置要运行该项目，您应该在Visual C ++环境中预先配置LAPACK接口。 如果您访问网站，这将非常容易