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宋儒瑛; 武思琪; 关晋瑞;
太原师范学院数学与统计学院,山西晋中030619;
压缩感知; 信号恢复; l_(1)-αl_(2)最小化; 相干性; 稀疏恢复;
机译: src =“ / images / tex / 28744.gif” alt =“ NP / CMP”> inline-formula>等价性:稀疏模型中隐藏的现象 src = “ /images/tex/27950.gif” alt =“ l_ {0}”> inline-formula>最小化和 src =“ / images / tex / 25757.gif” alt =“ l_ {p}“> inline-formula>信息处理的最小化
机译:一种神经动力学优化方法,用于恢复压缩感知信号,其全局收敛解近似于 src =“ / images / tex / 27950.gif” alt =“ l_ {0}”> inline-formula>最小化
机译:通过基于范数l_(2,1)的结构稀疏表示进行图像恢复
机译:使用组合的平滑 $ l_ {0} -l_ {1} $ tex>范数恢复欠采样的稀疏信号
机译:稀疏信号,通过l1范数最小化在压缩感测技术中进行图像恢复。
机译:混合稀疏LOS / NLOS环境下基于范围的源定位的约束L1-NOM最小化方法
机译:乘法分解乘法噪声和模糊和拆除 $ l_ {1} $ tex-math> inline-fapers>基于l-curve方法
机译:用于稀疏恢复的迭代重加权最小二乘最小化
机译:基于距离加权的稀疏表示基于先验的图像恢复和匹配集成方法
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