随着大数据时代的到来，数据压缩与重构技术变得越来越重要。压缩感知（Compressed Sensing, CS）作为一种新兴的数据采集和处理方法，因其能够在远低于奈奎斯特采样率下重建信号而备受关注。在众多压缩感知重构算法中，子空间追踪(Subspace Pursuit, SP)算法凭借其高效性与准确性脱颖而出。它通过迭代优化的方式，逐步逼近信号的真实解，最终实现对稀疏信号的精准重构。

子空间追踪算法的核心思想在于将原始高维问题转化为一系列低维子空间上的优化问题，从而降低计算复杂度，提高重构精度。这一过程类似于侦探寻找线索，逐步缩小嫌疑范围，直至锁定目标。具体而言，SP算法首先对观测数据进行初始化处理，然后通过迭代更新候选集中的支撑集（即非零元素的位置），并利用最小二乘法求解该支撑集下的最优解。经过多次迭代后，当满足预设的停止准则时，算法终止，输出最终重构结果。

总之，子空间追踪算法以其独特的迭代优化策略，在压缩感知领域展现出了强大的应用潜力，为信号处理提供了新的思路。🔍💻