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Jean-Luc Bouchot;西蒙·福卡特;帕维尔，希琴科

硬阈值追踪算法：迭代次数。 （英语） Zbl 1346.65012号

申请。计算。哈蒙。分析。 41，第2期，412-435（2016）.
小结：使用新的理论分析重新讨论了稀疏恢复的硬阈值追踪算法。主要结果表明，只要测量矩阵满足一定的限制等距条件，所有稀疏向量都可以通过多次迭代从压缩线性测量中精确恢复，迭代次数最多与稀疏程度成正比。恢复对测量误差也是鲁棒的。对于一种称为分级硬阈值追踪的硬阈值追踪变体，也得出了相同的结论。分级硬阈值追逐是正交匹配追踪的天然伴侣，并且在不预先估计稀疏度的情况下运行。此外，对于向量形状的两种极端情况，表明在随机测量的绘制概率较高的情况下，通过精确等于稀疏度水平的迭代次数，可以稳健地恢复固定稀疏向量。这些理论发现也得到了实验验证。

引用于18文件

MSC公司：

65层10 线性系统的迭代数值方法
15年29日 线性代数中的反问题
65层50 稀疏矩阵的计算方法

关键词：

压缩传感;均匀稀疏恢复;非均匀稀疏恢复;随机测量;迭代算法;硬阈值;稀疏矩阵

软件：

CoSaMP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-L.Bouchot}等人，应用。计算。哈蒙。分析。41，第2号，412--435（2016；Zbl 1346.65012）
全文： 内政部 链接

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