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信号的稀疏表示能有效提取信号的本质特征,降低信号处理成本,但稀疏分解的大计算量阻碍了其实时应用。该文研究了匹配追踪稀疏分解算法,提出了步长自适应的正则化正交匹配追踪算法用于信号稀疏分解。该算法摆脱了对稀疏度的依赖,通过正则化过程自适应调整步长筛选原子逐步逼近原始信号。仿真结果表明,该算法能精确的对信号进行稀疏重建,提高稀疏分解速度。