TV 最小化与贪婪追踪用于约束联合稀疏性及其在逆散射中的应用
最优化与控制
2012-12-20 v3
摘要
本文提出了一个用于约束联合稀疏性 (CJS) 压缩感知的通用框架，其中包含全变分最小化 (TV-min) 作为示例。针对 CJS 版本的基追踪 (Basis Pursuit) 和正交匹配追踪 (Orthogonal Matching Pursuit)，推导出了与环境维度无关的 TV 范数和 2-范数误差界。作为应用，我们将 Candès、Romberg 和 Tao 关于利用无噪不完整傅里叶数据精确恢复分段常数对象的证明，扩展到了含噪数据的情形。
引用
@article{arxiv.1205.3834,
title = {TV-min and Greedy Pursuit for Constrained Joint Sparsity and Application to Inverse Scattering},
author = {Albert Fannjiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1205.3834},
year = {2012}
}
备注
Mathematics and Mechanics of Complex Systems (2013)