前面详细分析了OMP重构算法原理以及实现，本篇主要分析采样率对OMP算法的影响。
OMP重构算法的流程为
以下分析采样率对OMP算法的影响。
先对一维信号重构进行分析，表1是OMP算法中采样率对重构的MSE和时间的对应表格：
表1：MP算法采样率对重构时间和误差的影响
表1中测量了不同采样率对应的OMP算法中重构的MSE和时间的值，从表格中可知，OMP算法和MP算法一样，也是采样率越大，重构产生的MSE越小，重构的图形越接近原始图形，但是时间也会增大，同样增加了计算的复杂度。
下面我们再看一下采样率的不同对lena信号的影响，同MP 算法一样，采用采样率为0.3 0.5 0.8 这三个采样率，对比一下采样率的不同重构出来的图片的清晰度。图1的（a）图是原始图片，（b）为采样率为0.3时的重构图，（c）图是采样率为0.5时的重构图，（d）图是采样率为0.8时的重构图。
（a）原始图片 （b）OMP重构图片（M/N=0.3）
(c)OMP重构图片（M/N=0.5） (d)OMP重构图片（M/N=0.8）
图1：OMP重构的不同采样率的lena重构图形
由图1中的四个图片可知,OMP算法和MP算法一样，采样率越大，重构的图形效果越好，在应用的时候要想获得很好的重构图片就需要较高的采样率，但是所需要的时间也会越大。
