OMP（Orthogonal Matching Pursuit）算法是一種貪婪算法，用於稀疏信號的重建。它是在MP（Matching Pursuit）算法的基礎上進行了改進，主要改進之處在於在分解的每一步對所選擇的全部原子進行正交化處理，這使得在精度要求相同的情況下，OMP算法的收斂速度更快。
OMP算法的原理和流程如下：
原理：OMP算法沿用了MP算法的重構的思想，但是又對MP算法進行了改進，使得算法的效率更高，套用更加的廣泛。
流程：
首先，對D中每一列與y進行內積，獲取投影最大列，極其位置。
然後，將步驟1中的列放入擴展矩陣Aug_t，並刪除D中該列。
接著，最小二乘求最優係數，並求出殘差。
最後，繼續步驟1，2，3，直到誤差小於理想值或達到設定得疊代次數（大於a的稀疏度K）。
OMP算法的優點在於其能夠快速收斂，且在精度要求相同的情況下，需要的疊代次數較MP算法少。但是，正交化的過程中會增加計算量。
OMP算法的套用非常廣泛，例如在信號處理、數據壓縮等領域都有重要的套用。