分段正交匹配追踪算法

分段正交匹配追踪算法（Segmented Orthogonal Matching Pursuit，简称SOMP）是一种用于信号处理和压缩感知领域的算法。它是正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit，简称OMP）的一种改进版本。

SOMP算法的目标是从一个高维信号中选择出最相关的一组原子（也称为基），以重构原始信号。它通过迭代的方式逐步选择出最相关的原子，并将其加入到重构信号中。与OMP算法不同的是，SOMP算法将原始信号分成多个段，每个段都有自己的原子集合。

SOMP算法的步骤如下：
1. 初始化：将原始信号分成多个段，并初始化每个段的原子集合为空。
2. 选择原子：对于每个段，计算当前残差与每个原子的相关性，并选择出最相关的原子。
3. 更新重构信号：将选择出的原子加入到对应的段中，并更新重构信号。
4. 更新残差：计算更新后的残差。
5. 终止条件：如果满足停止条件（如达到预设的误差限制或迭代次数），则停止迭代；否则返回第2步。

SOMP算法相比于OMP算法的优势在于，它能够更好地处理信号中的分段特性，提高重构的准确性和稳定性。