【摘 要】
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稀疏信号恢复是压缩感知的主要研究问题,目前已经取得了非常丰富的成果.而在实际应用中,往往有一些先验信息可以利用,以提高恢复的效率,减少测量次数.本文主要讨论部分支集已
【机 构】
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浙江大学数学系,绍兴文理学院数学系,
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稀疏信号恢复是压缩感知的主要研究问题,目前已经取得了非常丰富的成果.而在实际应用中,往往有一些先验信息可以利用,以提高恢复的效率,减少测量次数.本文主要讨论部分支集已知的稀疏或可压缩信号恢复问题,提出了一个松弛零空间条件并且改进了保证信号稳定恢复的限制等距常数界.
Sparse signal recovery is the main research problem of compressive sensing, and has achieved very rich results so far. However, in practical applications, there are often some prior information available to improve the efficiency of recovery and reduce the number of measurements.This paper mainly discusses some branches Based on the known problem of sparse or compressible signal restoration, a relaxation null space condition is proposed and the bounding isobaric constant bound for the stable signal restoration is improved.
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