OMP（Orthogonal Matching Pursuit，正交匹配追踪）算法，这是一种在信号处理和压缩感知领域经常使用的算法，特别适用于从稀疏信号中恢复出信息。
示例
我们可以通过一个简化的例子来理解它：
想象你有一本非常厚的书，这本书里充满了各种故事。但现在，你只能通过书中的一些零散页面来复原整个故事。这里，整本书代表了一个完整的信号（或数据集），零散的页面就是你已知的部分数据。OMP算法的任务，就是通过这些零散的信息来尽可能完整地恢复出整本书的内容。
OMP算法的步骤大致如下：
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初始化：首先，你需要设定一个“待解决的故事列表”，这里面一开始是空的，因为你还没开始恢复故事。同时，你有一个“已知的页面列表”，即你已经拥有的零散信息。
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迭代匹配：然后，你开始寻找和“已知页面”最为匹配的故事片段。这一步骤就好比在尝试找到能够最好解释已知信息的故事内容。找到这样的故事片段后，你就把它加入到“待解决的故事列表”中。
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更新：加入新的故事片段后，你需要更新“已知页面列表”，移除已经被解释的信息。这就好比是说，既然这部分故事已经找到了对应的内容，那么相关的页面就不再是未解决的谜题了。
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正交化：为了确保每次加入的故事片段都能带来新的信息（不重复），你需要对“待解决的故事列表”进行正交化处理。这就是所谓的“正交”过程，确保新增加的内容和之前的内容不会有重叠
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-原子操作)
