基于迭代重加权 L1 最小化的含噪信号恢复
数值分析
2009-04-27 v1 信息论
math.IT
摘要
压缩感知表明，可以从少量线性测量中重建稀疏高维信号。在许多情况下，可以通过求解 L1 最小化问题获得解，并且该方法即使在有噪声的情况下也是准确的。最近有人提出了一种该方法的改进版本，即重加权 L1 最小化。尽管尚未获得可证明的结果，但经验研究表明重加权版本优于标准方法。在此，我们分析了含噪情况下的重加权 L1 最小化方法，并提供了可证明的结果，表明误差界相较于标准界有所改善。
关键词
引用
@article{arxiv.0904.3780,
title = {Noisy Signal Recovery via Iterative Reweighted L1-Minimization},
author = {Deanna Needell},
journal= {arXiv preprint arXiv:0904.3780},
year = {2009}
}