马丁·根泽尔；吉塔·库蒂尼奥克；马克西米利安·梅兹 \分析最小化和广义（共）稀疏性：何时恢复成功？ （英语） Zbl 1460.94021号 申请。计算。哈蒙。分析。 52, 82-140 (2021)。 摘要：本文在共解析模型的假设下，研究了基于欠采样、噪声次高斯测量的稳定信号估计问题。基于稀疏性的广义概念，推导了一种新的分析基追求的恢复保证，能够准确预测其样本复杂性。所需测量次数的界限明确取决于分析算子的Gram矩阵，因此解释了其相互相干结构。所给出的结果与传统观点相悖，传统观点认为分析系数的稀疏性是需要研究的关键量。事实上，这种范式在许多有趣的情况下都会崩溃，例如，在应用冗余（多级）框架作为分析之前。相反，所提出的采样率界限可靠地捕捉了各种实际例子的恢复能力。这些证明是基于建立一个复杂的二次曲线高斯平均宽度上界，该上界与下面的分析多面体相关。 引用于7文件 MSC公司： 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 65千5 数值数学规划方法 90C25型 凸面编程 90摄氏度 数学规划的应用 关键词：压缩感知；cosparse建模；分析稀疏性；\（ell^1）-分析基础追求；稳定回收率；冗余帧；总变化量；高斯平均宽度 软件：MRI仿真与重建；Rice小波工具箱；斑点；PDCO公司；CVX公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Genzel}等人，应用。计算。哈蒙。分析。52、82——140（2021年；Zbl 1460.94021） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 阿伯丹，A。；Sulam，J。；Elad，M.，《多层稀疏编码：整体方法》，SIAM J.Math。数据科学。，1, 1, 46-77 (2019) ·Zbl 1499.65153号 [2] 阿梅伦森，D。；洛茨，M。；麦考伊，M.B。；Tropp，J.A.，《生活在边缘：具有随机数据的凸规划中的相变》，Inf.推理，3，3224-294（2014）·Zbl 1339.90251号 [3] Baraniuk，R.G。；Choi，H。；Neelamani，R.，《Rice小波工具箱》，第3版（2017年8月） [4] 范登伯格，E。；Friedlander，M.P.，《现场——线性操作员工具箱》（2013年8月） [5] 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