@文章{JCM-41-1137，author={Du，Biao和Wan，Anhua}，title={通过加权恢复噪声环境中具有部分支持信息的约$k$稀疏信号$Ş_p \（0<p≤1）$最小化}，journal={计算数学杂志}，年份={2023}，体积={41}，数字={6}，页码={1137--1170}，摘要={在现有的工作中，在$Ş_2$有界噪声设置。在本文中通过加权，研究了两种噪声环境下具有部分支持信息的约$k$稀疏信号$Ş_p\（0<p≤1）$最小化方法。证明了某些t∈[1+frac{2−p}{2+p}σ，2]$测量矩阵上的限制等距常数（RIC）条件$δ{tk}<frac{1}{pη^{frac{2}{p}-1}+1}$足以保证信号在噪声情况下的稀疏性缺陷。其中，$σ∈[0，1]$是与先验支持度相关的参数原始信号的信息，且$η≥0$由$p、$$t$和$σ决定新结果不仅改进了[17]中最近的工作，还通过加权包含了最优结果$Ş_1$最小化或按标准$Ş_特殊情况下的p$最小化。
},issn={1991-7139}，doi={https://doi.org/10.4208/jcm.2207-m2022-0058},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/22107.html}}
TY-JOUR公司T1-在噪声环境中通过加权恢复具有部分支持信息的大约$k$-稀疏信号$Ş_p \（0<p≤1）$最小化AU-Du、Biao澳万、安化JO-计算数学杂志VL-6SP-1137欧洲药典-11702023年上半年日期-2023/11序号-41做-http://doi.org/10.4208/jcm.2207-m2022-0058UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/22107.htmlKW-信号恢复，加权$Ş_p$最小化，近似$k$-稀疏信号，噪声设置，重建误差界，受限等距特性。AB公司-在现有的工作中，在$Ş_2$有界噪声设置。在本文中通过加权，研究了两种噪声环境下具有部分支持信息的约$k$稀疏信号$Ş_p\（0<p≤1）$最小化方法。证明了某些t∈[1+frac{2−p}{2+p}σ，2]$测量矩阵上的限制等距常数（RIC）条件$δ{tk}<frac{1}{pη^{frac{2}{p}-1}+1}$足以保证信号在噪声情况下的稀疏性缺陷。其中，$σ∈[0，1]$是与先验支持度相关的参数原始信号的信息，且$η≥0$由$p、$$t$和$σ决定新结果不仅改进了[17]中最近的工作，还通过加权包含了最优结果$Ş_1$最小化或按标准$Ş_特殊情况下的p$最小化。
杜彪和万安华。(2023). 噪声环境下具有部分支持信息的约$k$-稀疏信号的加权稳定鲁棒恢复$Ş_p \（0<p≤1）$最小化。计算数学杂志.41(6).1137-1170.doi:10.4208/jcm.2207-m2022-0058
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