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针对稀疏求解算法在稀疏度估计上的优势和增加固定步长的不足,提出改进的自适应正交匹配追踪算法。该算法引入稀疏度和变步长步骤,首先通过匹配测试来估计稀疏度初始值,以减少后续迭代次数,然后在不同阶段调整步长来筛选原子数,逼近真实稀疏度。实验结果表明,与其他贪婪算法相比,该算法有效提高了识别精度和效率。