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摘要
本文考虑一般框架下压缩数据分离问题,即重构多模态数据中的不同子成分.基于已有的ABP（the analysis basis pursuit）算法和ADS （the analysis Dantzig selector）算法,结合l1-αl2（0 1-αl2分解ABP算法及对偶l1-αl2分解ADS算法.若多模态数据的两个不同子成分f1和f2分别在不同的一般框架D1∈Rn×d1和D2∈Rn×d2下（近似）稀疏,则当测量矩阵满足一定的约束等距性条件且框架间满足某个相互相干性条件时,本文提出的两种算法均可保证多模态数据不同子成分的稳定恢复.数值实验表明,本文的算法相对l1最小化具有较高的重构成功率.
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单位数学学院; 合肥工业大学
