여러 후보를 검토하기
측정 잔차 r에서 A*r를 계산해 신호 성분의 대리 점수를 만든다. 목표 희소도가 s이면 대표 절차는 크기가 큰 2s개 위치를 새 후보로 고른다. 이를 이전 근사의 지지 집합과 합쳐 그 위치들에서 원래 관측값에 대한 최소제곱 계수를 계산한다.
다시 s개로 줄이기
최소제곱으로 얻은 계수 중 절댓값이 큰 s개만 남겨 다음 근사를 만든다. 따라서 이전에 선택했던 위치도 이후에 제외될 수 있다. 잔차는 이 가지치기 결과로 다시 계산한다. 기존 추정에 새 계수만 계속 붙이는 방식과 달리 후보 선택을 교정할 여지가 있다.
계산 단계를 보는 예제
A가 4차원 단위행렬이고 관측이 (3,−1,0.2,0)ᵀ, 목표 희소도가 2라고 하자. 처음 근사가 0이면 대리 점수는 관측과 같다. 후보에서 최소제곱 후 큰 두 계수만 남기면 (3,−1,0,0)ᵀ이며 잔차는 (0,0,0.2,0)ᵀ다. 압축하지 않은 이 예제는 단계의 계산을 보여 주며 남은 0.2가 잡음인지 실제 신호인지는 따로 정해야 한다.
보장과 종료 조건
적절한 차수의 제한 등거리 조건 아래 복원 오차를 잡음과 신호의 비희소 꼬리 성분에 연결해 분석할 수 있다. 아무 측정 행렬에나 같은 보장을 적용하지 않는다. 희소도 s와 잔차 허용 오차, 반복 한도를 정해야 하며 잡음이 있는 자료에서 잔차 0만을 목표로 계속 반복하는 것은 적절하지 않을 수 있다.