SP算法是 压缩感知中的一种贪婪算法，用于信号的重构。它通过快速计算和较好的重构概率，在实际应用中得到了广泛的应用。SP算法的基本思想是从字典中选择与稀疏度相同数量的原子作为子空间，并在每次迭代中同步检测子空间中的原子，剔除匹配度较差的原子并用更匹配的原子替代，从而逐步逼近原始信号。
与其他压缩感知算法相比，SP算法在计算效率上具有优势，因为它每次迭代只增加K个新的候选值，而CoSaMP算法则增加2K个新的候选值。这使得SP算法在处理大规模数据时能够更快地找到稀疏表示。
总结来说，SP算法是一种高效的压缩感知重构算法，适用于需要快速且准确重构信号的场景。