联合稀疏恢复中等价关系的分析
信息论
2017-01-10 v1 math.IT
摘要
联合稀疏恢复问题是单测量向量问题的推广，在压缩感知领域被广泛研究，其目标是恢复一组联合稀疏向量，即非零项集中在相同位置的向量。同时，受矩阵约束的l_p极小化被广泛用于针对该问题设计的大量算法中。因此，本文的主要贡献是关于该技术的两个理论结果。第一个结果是证明在每个多重线性方程组中，存在一个常数p*，使得只要0<p<p*，原始的唯一稀疏解也能通过受矩阵约束的l_p拟范数极小化恢复。第二个结果是给出该p*的解析表达式。最后，我们展示一个实例的结果以验证结论的有效性。
引用
@article{arxiv.1701.01850,
title = {Analysis of equivalence relation in joint sparse recovery},
author = {Changlong Wang and Jigen Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.01850},
year = {2017}
}
备注
22 pages, 7 figures