通过加权$\ell_1$优化最优地融入稀疏性信息
信息论
2013-09-17 v2 math.IT
摘要
稀疏源的压缩感知可以通过融入源的先验知识来改进。在本文中，我们展示了一种在无噪声重建模型中最优选择加权范数最小化中权重的方法，并展示了可以实现的压缩改进。
引用
@article{arxiv.1001.1873,
title = {Optimal incorporation of sparsity information by weighted $\ell_1$ optimization},
author = {Toshiyuki Tanaka and Jack Raymond},
journal= {arXiv preprint arXiv:1001.1873},
year = {2013}
}
备注
5 pages, 2 figures, to appear in Proceedings of ISIT2010