基于稀疏性的信号恢复自然阈值算法
信息论
2022-07-21 v1 math.IT
摘要
基于最优 k-阈值（OT）技术的算法近来被提出用于信号恢复，它们与传统硬阈值方法族有很大不同。然而，在当前发展阶段，基于 OT 的算法的计算代价仍然很高。这促使本文发展所谓的自然阈值（NT）算法及其变体。NT 算法族通过对所谓的正则化最优 k-阈值模型进行一阶近似而发展出来，因此该算法族的计算代价显著低于基于 OT 的算法。在受限等距性质和正则化最优 k-阈值模型目标函数的凹性下，给出了 NT 型算法从含噪测量中恢复信号的性能保证。经验结果表明，NT 型算法是鲁棒的，并且与几种主流的稀疏信号恢复算法非常可比。
引用
@article{arxiv.2207.09622,
title = {Natural Thresholding Algorithms for Signal Recovery with Sparsity},
author = {Yun-Bin Zhao and Zhi-Quan Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.09622},
year = {2022}
}