研究壓縮感知中的塊稀疏信號重構(gòu)問題,主要對混合l₂/l₁極小化方法建立了一類改進的可重構(gòu)條件.具體地說,本文證明若測量矩陣滿足條件δ_k+θ_k,k<1,則混合l₂/l₁極小化方法可精確重構(gòu)（無噪聲情形）或魯棒重構(gòu)（有噪聲情形）原始塊k-稀疏信號.進而表明本文給出的新條件弱于現(xiàn)有文獻所給出的條件. 

【文章來源】：數(shù)學(xué)學(xué)報(中文版). 2017,60(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Block Sparse Recovery via Mixed l2/l1 Minimization[J]. Jun Hong LIN,Song LI.  Acta Mathematica Sinica. 2013(07)



本文編號：3425901