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陈维; 伍佳辉;
伊犁师范学院数学与统计学院;
新疆伊宁835000;
集美大学信息工程学院;
福建厦门361021;
零伪范数; 稀疏信号; 信号恢复; 压缩感知;
机译:嵌入伪测量范数和拟范数的卡尔曼滤波用于稀疏信号恢复的方法
机译:关于通过混合l 2 / l q(0
机译:“在噪声环境中稀疏信号恢复的自适应正则化平滑ℓ〜0范数算法”勘误(信号处理(2017)135(153-157)(S016516841730004X)(10.1016 / j.sigpro.2017.01.004))
机译:通过最小化测量矩阵零空间中的重新加权近似approximate 0 inf>-范数来重建稀疏信号
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:基于混合l1 / l2范数最小化和OMP算法的MIMO系统稀疏FIR决策反馈均衡器设计。
机译:基于近似l_0范数和混合优化的快速稀疏信号恢复算法
机译:稀疏伪似然逆协方差估计的路径跟踪算法(spLICE)
机译:利用学习的迭代收缩阈值算法和计算机可读存储介质恢复稀疏信号的LISTA方法
机译:有限,有限稀疏信号恢复设备的稀疏信号恢复方法以及记录该方法的记录介质
机译:有限场的稀疏信号恢复方法,有限域的稀疏信号恢复设备以及记录该方法的记录介质
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