【摘 要】
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Weighted ep(0＜p≤1)minimization has been extensively studied as an ef-fective way to reconstruct a sparse signal from compressively sampled measurements when some prior support information of the signal is available.In this paper,we con-sider the recovery
【机 构】
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Liwan Primary School,Shenzhen,Guangdong 518000,China;Institute of Applied Physics and Computational
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Weighted ep(0＜p≤1)minimization has been extensively studied as an ef-fective way to reconstruct a sparse signal from compressively sampled measurements when some prior support information of the signal is available.In this paper,we con-sider the recovery guarantees of k-sparse signals via the weighted ep(0＜p≤1)minimization when arbitrarily many support priors are given.Our analysis enables an extension to existing works that assume only a single support prior is used.
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