【摘 要】
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This paper considers approximately sparse signal and low-rank matrix’s recovery via truncated norm minimization minx∥xT∥q and minX∥XT∥Sq from noisy measure
【机 构】
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InstituteofAppliedPhysicsandComputationalMathematics,GraduateSchool
【基金项目】
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the National Natural Science Foundation of China(11871109),NSAF(U1830107),the Science Challenge Project(TZ2018001).
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This paper considers approximately sparse signal and low-rank matrix’s recovery via truncated norm minimization minx∥xT∥q and minX∥XT∥Sq from noisy measurements.We first introduce truncated sparse approximation property,a more general robust null space pr
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