基于非凸优化模型的块稀疏信号恢复条件

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

【摘要】

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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

【作者】

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周珺黄尉

【机构】

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合肥工业大学数学学院

【出处】

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应用数学和力学

【发表日期】

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2019年2期

【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 compressed sensingblock-RIPblock-sparse signalmix

【基金项目】

：

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).

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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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