正交貪婪算法的Lebesgue型不等式及其在壓縮感知中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、研究了Hilbert空間H中的關于字典的貪婪算法的效率。改進了關于μ-相干字典的正交貪婪算法的Lebesgue型不等式，得到了正交貪婪算法可以提供接近最優(yōu)的逼近，即當1≤m≤1/18μ時，正交貪婪算法經過2m次迭代的逼近誤差的上界是最佳m項逼近的常數(shù)倍。然后將得到的結果應用于壓縮感知，假設x∈(R)N是一個K-稀疏信號，即x中有至多K個非零元素。得到，如果觀測矩陣Φ的相干系數(shù)小于1/20K0.8且滿足RIP常數(shù)為δ=cK-0.2的[CK

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