压缩感知的l_q模型不依赖于RIP条件的可恢复性与稳定性

压缩感知的l_q模型不依赖于RIP条件的可恢复性与稳定性

论文摘要

一种模型具有可恢复性是指它能够将一个n维稀疏信号可以由m(m《n)次测量的结果恢复出来。它具有稳定性是指在有噪声影响或不精确稀疏的情况下,模型仍然具有可恢复性。至今,大多数可恢复性与稳定性分析都是基于观测矩阵的RIP条件。Chartrand等人证明了lq模型依赖于RIP条件的可恢复性与稳定性。2008年,张寅证明了l1模型不依赖于RIP条件的可恢复性与稳定性。本文主要讨论lq。模型不依赖于RIP条件的可恢复性与稳定性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • q模型简介'>§1.1 压缩感知与lq模型简介
  • 1.1.1 压缩感知简介
  • q模型简介'>1.1.2 lq模型简介
  • §1.2 限制等容性条件(RIP条件)
  • 1.2.1 限制等容性条件(RIP条件)简介
  • 1.2.2 RIP条件的不足与非限制等容性条件下已有成果
  • §1.3 本文的主要工作
  • q模型不依赖于RIP条件的可恢复性与一种q的选取方法'>第二章 lq模型不依赖于RIP条件的可恢复性与一种q的选取方法
  • q模型可恢复性证明预备引理与命题'>§2.1 lq模型可恢复性证明预备引理与命题
  • q模型可恢复性证明'>§2.2 lq模型可恢复性证明
  • q模型中q取值的方法'>§2.3 一种确定lq模型中q取值的方法
  • q模型不依赖于RIP条件的稳定性'>第三章 lq模型不依赖于RIP条件的稳定性
  • q模型稳定性证明预备引理与推论'>§3.1 lq模型稳定性证明预备引理与推论
  • q模型稳定性证明'>§3.2 lq模型稳定性证明
  • 第四章 结论与展望
  • 参考文献
  • 致谢
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