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压缩感知中最优限制等距常数界

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压缩感知中最优限制等距常数界
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
1 引言第11-21页
  1.1 压缩感知经典理论第11-17页
    1.1.1 部分Fourier随机矩阵第12-13页
    1.1.2 Gaussian随机矩阵第13-14页
    1.1.3 Subgaussian随机矩阵第14-15页
    1.1.4 结构随机矩阵第15-17页
    1.1.5 确定性矩阵第17页
  1.2 低秩矩阵恢复第17-18页
  1.3 关键性引理第18-19页
    1.3.1 零空间条件第18-19页
    1.3.2 稀疏表示第19页
  1.4 本文的主要内容第19-21页
2 l_1最小化模型第21-31页
  2.1 RIP常数δ_(tk)(0第21-23页
  2.2 证明第23-31页
    2.2.1 引理第23-25页
    2.2.2 信号精确恢复定理的证明第25-28页
    2.2.3 带噪音信号恢复结果的证明第28-31页
3 l_p最小化模型第31-41页
  3.1 最优的RIP上界第32-34页
    3.1.1 推广到低秩矩阵恢复第33-34页
  3.2 主要定理的证明第34-41页
4 最优的D-RIP上界第41-49页
  4.1 关于字典的稀疏信号恢复第41-42页
  4.2 记号和引理第42-43页
  4.3 精确恢复第43页
  4.4 有界噪音的恢复第43-49页
参考文献第49-53页
附录A第53-55页
附录B第55-59页
附录C第59-61页
作者简历第61-63页
发表文章目录第63-65页
致谢第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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