关于匹配的疑问：内积 or 二范数

        最近在思考这样的一个问题：给定观测信号，另外有一个数据库，其中为个元素的列向量，且。我们的目标是找到一个与最匹配的数据库中的列向量。有一下两种想法：

        第一种方法是比较二范数，首先对观测信号和数据库中的每一列进行归一化（此处为是列向量的第一个元素为）。然后逐个比较求最小的那个，即为我们所要求的。此种方法的问题是计算量比较打，例如的时候，就需要计算10000次，如果再考虑到很多组观测信号（例如多个时间序列的图像），会比较耗时。

        第二种方法是使用内积，主要是使用OMP算法。这种方法的优点是能计算观测信号与多个数据库列向量的关系，问题是需要对数据库的每一列进行归一化（此处的归一化为列向量的二范数为1，即）。 

        其实两者在本质上是一样的，主要是具体归一化不一样导致的操作不一样，所以在想如何将两者结合起来。

     （考虑到二范数和内积的关系，前者是求最小，

         后者是求最大）