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基于冗余紧框架的?2/?1极小化块稀疏压缩感知
被引量：
1
1
作者
张枫
王建军
《纯粹数学与应用数学》
2019年第2期138-150,共13页
压缩感知是(近似)稀疏信号处理的研究热点之一,它突破了Nyquist/Shannon采样率,实现了信号的高效采集和鲁棒重构.本文采用l2/l1极小化方法和BlockD-RIP理论研究了在冗余紧框架下的块稀疏信号,所获结果表明,当BlockD-RIP常数δ2k/τ满足0...
压缩感知是(近似)稀疏信号处理的研究热点之一,它突破了Nyquist/Shannon采样率,实现了信号的高效采集和鲁棒重构.本文采用l2/l1极小化方法和BlockD-RIP理论研究了在冗余紧框架下的块稀疏信号,所获结果表明,当BlockD-RIP常数δ2k/τ满足0<δ2k/τ<0.2时,l2/l1极小化方法能够鲁棒重构原始信号,同时改进了已有的重构条件和误差上界.基于离散傅里叶变换(DFT)字典,执行了一系列仿真实验充分证实了理论结果.
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关键词
压缩感知
l
2/
l
1
极小
化
方法
B
l
ockD-RIP
冗余紧框架
块稀疏信号
下载PDF
职称材料
基于混合l_2/l_1范数极小化方法的块稀疏信号重构条件
被引量：
1
2
作者
王建军
袁建军
王尧
《数学学报（中文版）》
CSCD
北大核心
2017年第4期619-630,共12页
研究压缩感知中的块稀疏信号重构问题,主要对混合l_2/l_1极小化方法建立了一类改进的可重构条件.具体地说,本文证明若测量矩阵满足条件δ_k+θ_(k,k)<1,则混合l_2/l_1极小化方法可精确重构(无噪声情形)或鲁棒重构(有噪声情形)原始块k...
研究压缩感知中的块稀疏信号重构问题,主要对混合l_2/l_1极小化方法建立了一类改进的可重构条件.具体地说,本文证明若测量矩阵满足条件δ_k+θ_(k,k)<1,则混合l_2/l_1极小化方法可精确重构(无噪声情形)或鲁棒重构(有噪声情形)原始块k-稀疏信号.进而表明本文给出的新条件弱于现有文献所给出的条件.
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关键词
压缩感知
块稀疏信号
混合
l
2/
l
1
极小
化
方法
可重构条件
原文传递
题名
基于冗余紧框架的?2/?1极小化块稀疏压缩感知
被引量：
1
1
作者
张枫
王建军
机构
西南大学数学与统计学院
出处
《纯粹数学与应用数学》
2019年第2期138-150,共13页
基金
国家自然科学基金(61673015,61273020)
西南大学实验技术研究项目(SYJ2019031)
中央高校基本业务费专项(XDJK2018C076,SWU1809002)
文摘
压缩感知是(近似)稀疏信号处理的研究热点之一,它突破了Nyquist/Shannon采样率,实现了信号的高效采集和鲁棒重构.本文采用l2/l1极小化方法和BlockD-RIP理论研究了在冗余紧框架下的块稀疏信号,所获结果表明,当BlockD-RIP常数δ2k/τ满足0<δ2k/τ<0.2时,l2/l1极小化方法能够鲁棒重构原始信号,同时改进了已有的重构条件和误差上界.基于离散傅里叶变换(DFT)字典,执行了一系列仿真实验充分证实了理论结果.
关键词
压缩感知
l
2/
l
1
极小
化
方法
B
l
ockD-RIP
冗余紧框架
块稀疏信号
Keywords
compressed sensing
l
2
/
l
1-minimization method
B
l
ock D-RIP
redundant tight frames
b
l
ock-sparse signa
l
s
分类号
O29 [理学—应用数学]
下载PDF
职称材料
题名
基于混合l_2/l_1范数极小化方法的块稀疏信号重构条件
被引量：
1
2
作者
王建军
袁建军
王尧
机构
西南大学数学与统计学院
西安交通大学数学与统计学院
出处
《数学学报（中文版）》
CSCD
北大核心
2017年第4期619-630,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673015
61273020
+2 种基金
11501440
11001227)
中央高校基本科研业务费资助项目(XDJK2015A007)
文摘
研究压缩感知中的块稀疏信号重构问题,主要对混合l_2/l_1极小化方法建立了一类改进的可重构条件.具体地说,本文证明若测量矩阵满足条件δ_k+θ_(k,k)<1,则混合l_2/l_1极小化方法可精确重构(无噪声情形)或鲁棒重构(有噪声情形)原始块k-稀疏信号.进而表明本文给出的新条件弱于现有文献所给出的条件.
关键词
压缩感知
块稀疏信号
混合
l
2/
l
1
极小
化
方法
可重构条件
Keywords
compressed sensing
b
l
ock-sparse signa
l
mixed
l
2
/
l
1 norm minimization
recovery condition
分类号
O177.2 [理学—数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于冗余紧框架的?2/?1极小化块稀疏压缩感知
张枫
王建军
《纯粹数学与应用数学》
2019
1
下载PDF
职称材料
2
基于混合l_2/l_1范数极小化方法的块稀疏信号重构条件
王建军
袁建军
王尧
《数学学报（中文版）》
CSCD
北大核心
2017
1
原文传递
已选择
0
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参考文献
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