稀疏信号重建问题已经在几个不同的社区中进行了广泛的研究。 可伸缩的重建算法是压缩感测的关键和基本主题，在最近几年引起了极大的兴趣。 本文首先提出了一种新颖的方法来改进原始的IHT算法，即正交迭代阈值算法。 与IHT算法相比，若干仿真结果证明了其在重构高斯和零一信号方面的有效性。 之后，我们提出了另一种新的迭代算法，用于根据不确定的线性测量结果重建稀疏信号。 该算法通过添加一个原子而不是BIHT中的简单回溯步骤来修改基于回溯的迭代硬阈值（BIHT），这可以确保减少残留误差。 与正交IHT（OIHT
