说明：经典算法可以说是每个程序员都必须得掌握的了，花了一天的时间把代码实现且整理了一下，为了方便大家学习，每种算法会有简单的算法思想描述

说明：压缩感知OMP算法实现以及详细说明文档，实现OMP算法MATLAB仿真

说明：实现压缩感知重构中的OMP算法。具有完整备注，需要自己生成信号来使用函数

说明：压缩感知 omp算法、bpdn算法恢复频率

说明：一维时域稀疏信号压缩感知重构算法，稀疏度一定情况下的omp

说明：一维信号压缩感知 主要用于对一维信号通过omp算法进行重构

说明：OMP算法的改进之处在于：在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。

说明：基追踪代码，在地震资料反演中有较好的应用，基于这个可以开展很好研究工作。

说明：正交匹配追踪算法，包含算法的说明，算法用于重构。

说明：压缩感知例程，稀疏基为小波基，测量矩阵为哈达玛矩阵，重构算法为OMP算法，调试过可用。

说明：压缩感知的重构算法，正交匹配追踪算法matlab仿真代码，源于中国科技大学博士论文。

说明：压缩感知理论中的正交匹配追踪法（OMP）

说明：OMP（正交匹配追踪）算法，用于压缩感知，稀疏信号的重建.

说明：采用了omp的方法对决策树算法进行了并行实现，首先判断所有实例是否都属于同一类，接着判断是否还有剩余的属性没有考虑，将训练集中最多的类别标记作为该节点的类别标记，在上面两步的条件都判断失败后，计算信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点,并找出该节点的所有取值，根据节点的取值，接着将examples分成若干子集，最后对每一个子集递归调用build_decision_tree()函数

说明：快速排序是一种最基本的排序算法。对于一个有序数组采取了取首位为基准的方法，快速排序的时间复杂度将会是（O (n^2)），这将会与冒泡排序无差别，针对其过程，对每次划分后的两个子区分别使用两个处理器完成递归排序，那么排序的效率将会有质的飞跃。本程序分别运用了MPI和omp的方法。

说明：压缩采样匹配追踪(CoSaMP) 数据重建

说明：压缩感知中对信号图像进行恢复，重构,常见的图像重构方法有MP,OMP 等

说明：使用matlab实现正交匹配追踪(OMP)重建算法，比较简单易懂

说明：OMP算法是一种稀疏求解方法，里面有关omp算法的说明

说明：基于OMP,LS,MMSE三种算法的信道估计仿真图比较，对学习信道估计的研究者有很大帮助

说明：随机采样，小波基，OMP算法的压缩感知重构matlab代码

说明：压缩感知算法，正交匹配追踪算法，用于毫米波信道估计

说明：改进的OMP算法，利用残差变化率作为迭代终止条件，提高了运算速度

说明：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，由文献[1]提出，第1作者本硕为哈工大毕业，发表此论文时在Korea University攻读博士学位。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。

说明：基于k-svd学习的 图像去噪算法，有详细的k-svd和omp代码

说明：omp算法，涉及到压缩感知，里面包含详细的解释

说明：OMP信道估计算法与性能比较说明仿真案例

说明：利用压缩感知里面的OMP重构算法，可运行,可以恢复原始二维图形

说明：基于压缩感知的信道估计算法 包括omp等算法

说明：OMP并行计算实现矩阵乘法，等等等等等等等等