平衡二次基追踪中的稀疏性与秩约束
数值分析
2014-03-20 v2 机器学习
摘要
我们研究了在矩阵中同时强制稀疏性和低秩结构的方法，这些方法常用于压缩感知中的稀疏相位检索问题或相位校准问题。我们提出了一种新方法来分析这些方法中稀疏性与低秩约束之间的权衡，这不仅有助于提供调整上述约束之间权重的指导方针，还能启用新的仿真策略以评估性能。随后，我们提供了相位检索和相位校准案例的仿真结果，既展示了所提方法与其他方法的一致性，也评估了不同稀疏性和低秩结构约束权重下的性能变化。
引用
@article{arxiv.1403.4267,
title = {Balancing Sparsity and Rank Constraints in Quadratic Basis Pursuit},
author = {Cagdas Bilen and Gilles Puy and Rémi Gribonval and Laurent Daudet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.4267},
year = {2014}
}