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稀疏组Lasso已经被证明是一种强大的回归技术,可以通过使用两层不同分组稀疏正则同时发现不同组的稀疏特性.但是在大量的应用中,由于正则项的复杂性给计算带来了巨大的挑战.针对多层不同分组稀疏的组Lasso提出了一种合理有效的方法,称为DGDN-OGS算法.把信号处理中的信号看作为样本或者特征进行不同的交叠稀疏分组,然后将多个不同的交叠稀疏分组分别编码成正则项,最后再利用Proximal映射及MM算法的框架进行迭代求解,这也说明了该方法可以应用到信号降噪领域当中.此外,该求解方法避免了之前方法中需求解对偶问题