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基于非凸优化模型的块稀疏信号恢复条件
被引量：
2
1
作者
周珺
黄尉
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2019年第2期167-180,共14页
压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理理论,它表明稀疏信号能够在远低于Shannon-Nyquist采样率的条件下被精确重构.现从压缩感知理论出发,对块稀疏信号重构算法进行研究,通过混合l2/lq(0 <q≤1)极小化方法,利...
压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理理论,它表明稀疏信号能够在远低于Shannon-Nyquist采样率的条件下被精确重构.现从压缩感知理论出发,对块稀疏信号重构算法进行研究,通过混合l2/lq(0 <q≤1)极小化方法,利用块-限制等距性质建立一类改进的精确恢复条件(无噪声情形),并给出有噪声情形下的误差分析结果.
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关键词
压缩感知
块-限制等距性质
块
稀疏信号
混合l2/lq最小化
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职称材料
题名
基于非凸优化模型的块稀疏信号恢复条件
被引量：
2
1
作者
周珺
黄尉
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2019年第2期167-180,共14页
基金
国家自然科学基金重大研究计划(91538112)
国家自然科学基金青年科学基金(11201450)~~
文摘
压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理理论,它表明稀疏信号能够在远低于Shannon-Nyquist采样率的条件下被精确重构.现从压缩感知理论出发,对块稀疏信号重构算法进行研究,通过混合l2/lq(0 <q≤1)极小化方法,利用块-限制等距性质建立一类改进的精确恢复条件(无噪声情形),并给出有噪声情形下的误差分析结果.
关键词
压缩感知
块-限制等距性质
块
稀疏信号
混合l2/lq最小化
Keywords
compressed sensing
block
-
RIP
block
-
sparse signal
mixed l2/lq norm minimization
分类号
O174.2 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非凸优化模型的块稀疏信号恢复条件
周珺
黄尉
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2019
2
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