개수만 세는 희소성과 차이
일반 K-희소 모형은 전체 좌표 중 임의의 K개가 남을 수 있다고 본다. 모형 기반 방법은 특정 블록이나 연결된 트리처럼 허용하는 배치를 미리 정한다. 같은 K라도 후보 집합의 수가 줄어들므로 적절한 측정계에서는 이 구조를 복원에 활용할 수 있다.
여섯 좌표의 블록 예제
좌표를 (1,2), (3,4), (5,6)의 세 블록으로 나누고 한 블록만 선택한다고 하자. 일반적인 2-희소 지지 집합은 15가지지만 두 좌표짜리 한 블록의 후보는 3가지다. 어느 블록 안에서 한 좌표만 0이 되는 것도 허용할 수 있으므로 블록 선택과 모든 원소의 비영 조건을 혼동하지 않는다.
구조를 지키는 가지치기
후보 벡터가 (4,0,3,3,0,0)일 때 두 원소만 남기는 일반 하드 임계화는 첫 좌표와 가운데 한 좌표를 고른다. 한 블록만 허용하면 에너지 16인 첫 블록보다 에너지 18인 둘째 블록을 골라 (0,0,3,3,0,0)을 얻는다. 두 연산은 서로 다른 허용 집합에 대한 근사다.
잘못된 모형의 비용
신호가 가정한 구조와 맞지 않으면 유효한 계수를 강제로 버릴 수 있다. 구조를 넣었다는 이유만으로 언제나 측정 수가 줄거나 정확도가 높아지는 것은 아니다. 구조적 근사 연산의 정확도와 측정 행렬의 성질, 모형 밖 성분의 크기를 함께 고려한다. CoSaMP나 반복 하드 임계화의 선택 단계를 구조적 근사로 바꾸는 방식이 가능하다.