机译:为什么选择Gabor镜框?一致性的两个基本度量及其在模型选择中的作用
Program in Applied and Computational Mathematics, Princeton University, Princeton, NJ 08544;
Department of Electrical Engineering and the Program in Applied and Computational Mathematics, Princeton University, Princeton, NJ 08544;
Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ 08544;
basis pursuit; coherence property; compressed sensing; Gabor frames; hard thresholding; incoherence condition; ir-representable condition; lasso; marginal regression; matching pursuit; model selection; sparse signals; sparsity pattern recovery; statistical orthogonality condition; variable selection;
机译:Gabor框架和子空间Gabor框架的紧Gabor对偶的存在
机译:Gabor框架不变性:Gabor框架变形的哈密顿方法
机译:框架基本传感器建模和单侧框架摄动的稳定性
机译:模型选择:一致性的两个基本度量及其算法意义
机译:经验杰布尔变换与经验杰布尔框架
机译:Gabor框架不变性:Gabor框架变形的哈密顿方法
机译:1为什么选择Gabor帧?连贯的两个基本方法及其在模型选择中的作用