基于l1-l2范数极小化的稀疏信号重建条件

作者：周珺; 黄尉^*

来源：合肥工业大学学报(自然科学版), 2020, 43(01): 137-140.

• 压缩感知(CS)
• l1-l2极小化
• 稀疏信号
• 稀疏恢复
• 限制等距性质(RIP)

压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号。文章建立了基于极小化l1-l2范数的稀疏信号精确重构的充分条件,并给出了有噪声情形下的误差分析结果。

• 单位
  合肥工业大学; 数学学院