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- 作者： 武思琪，宋儒瑛 （ 太原师范学院数学与统计学院 ）
- 出处： 224 2022 第4期 P16-21
- 关键词： 压缩感知 l1-l2最小化 零空间特性 限制等距性 信号恢复
- 摘要： 压缩感知中测量矩阵的零空间特性可以确保重建稀疏信号.在l1-l2最小化问题模型下,文章利用测量矩阵的零空间特性,根据已知信号的不同支撑信息,得到了相应的充分条件.这些条件给出了测量矩阵的限制等距性和信号恢复之间的紧密关系,且获得的结论在理论上优于现有的文献结果.
- 作者： 宋儒瑛，张朝阳，关晋瑞 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 27 2021 第51卷 第13期 P269-274
- 关键词： l-l最小化 噪声类型 稀疏恢复 限制等距常数
- 摘要： 压缩感知理论利用信号的稀疏性这一特点,通过较少的观测数据来高概率地重构出原始信号,从而降低了采样的频率,打破了传统奈奎斯特采样定理的局限性,同时也缓解了采样设备在硬件方面的局限性,减少了数据存储,处理及传输的成本.在l 1 -l 2 最小化模型的基础上,讨论了当测量矩阵的限制等距常数满足一定的条件,