【圧縮センシング】複素数に対応したOrthogonal Matching Pursuitの紹介 - Qiita

0. はじめに 圧縮センシングとは、観測したデータがスパースなベクトルの線形写像としてモデリングできる場合に、そのスパースなベクトルを観測データから探索する技術です。 Orthogonal Matching Pursuit(OMP)は、圧縮センシングの代表的なアルゴリズムです。 Pythonでは、sklearnにてOMPが提供されています[1]。しかし、データ型がRealである必要があります。 本稿では、データ型が複素数であっても動作するOMPのPythonプログラムを紹介します。 尚、今回実装したOMPのアルゴリズム詳細を知りたい方は、文献[2]の"The Naive Implementation of OMP"を参照ください。 1. OMPプログラム 複素数に対応したOMPのプログラムを示します。 import numpy as np # y = A * x def omp(A,y,n