基于l1-l2范数的块稀疏信号重构

来源 :应用数学和力学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zengjinsongduanli

【摘要】

：

压缩感知（compressed sensing，CS）是一种全新的信息采集与处理的理论框架，借助信号内在的稀疏性或可压缩性，可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信

【作者】

：

陈鹏清黄尉

【机构】

：

合肥工业大学数学学院

【出处】

：

应用数学和力学

【发表日期】

：

2017年8期

【关键词】

：

块稀疏 l1-l2范数压缩感知重构算法 block-sparsel1-l2 norm compressed sensing recovery algorit

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压缩感知（compressed sensing，CS）是一种全新的信息采集与处理的理论框架，借助信号内在的稀疏性或可压缩性，可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号．块稀疏信号是一种具有块结构的信号，即信号的非零元是成块出现的．受YIN Peng—hang，LOU Yi—fei，HE Qi等提出的l1-2范数最小化方法的启发，将基于l1-l2范数的稀疏重构算法推广到块稀疏模型，证明了块稀疏模型下l1-l2范数的相关性质，建立了基于l1-l2范数的块稀疏信号精确重构的充分条件，并

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