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亚高斯随机矩阵的稀疏恢复
文献摘要：
对于一般的压缩感知模型,当模型中系数矩阵的每一项都是亚高斯随机变量并且稀疏矩阵满足限制等距性质时,在测量值满足最优条件m≥csln(eN/s)的情况下,模型的s稀疏解也可以通过?1最小化得到.文章中首先借助概率分布范数给出了三个重要的辅助定理,最后给出主要结论的证明并且通过一个简单的实验验证了最后的定理.
文献关键词：
压缩感知;稀疏恢复;ℓ1最小化;亚高斯随机变量;随机矩阵
中图分类号：
作者姓名：
宋儒瑛;郑珂;关晋瑞
作者机构：
太原师范学院数学系,山西 晋中 030619
文献出处：
引用格式：
[1]宋儒瑛;郑珂;关晋瑞-.亚高斯随机矩阵的稀疏恢复)[J].纯粹数学与应用数学,2022(04):520-532
A类：
亚高斯随机变量,csln
B类：
随机矩阵,稀疏恢复,压缩感知,感知模型,系数矩阵,每一项,稀疏矩阵,限制等距性质,测量值,最优条件,eN,稀疏解,先借,概率分布,范数
AB值：
0.366656
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