Sparse recovery in probability via lq-minimization with Weibull random matrices for 0<q≤1

来源 :高校应用数学学报：英文版（B辑） | 被引量 : 0次 | 上传用户：fengliming33645

【摘要】

：

Although Gaussian random matrices play an important role of measurement matrices in compressed sensing, one hopes that there exist other random matrices which c

【作者】

：

GAO Yi PENG Ji-gen YUE Shi-gan

【机构】

：

SchoolofMathematicsandStatistics,SchoolofMathematicsandInformationScience,SchoolofMathematicsandInfo

【出处】

：

高校应用数学学报：英文版（B辑）

【发表日期】

：

2018年1期

【关键词】

：

compressed sensing lq-minimization Weibull MATRICES NULL spacep roperty QUOTIENT

【基金项目】

：

Supported by the National Natural Science Foundation of China (11761003, 11771347, 91730306,41390454), the Natural Science Foundation of Ningxia (NZ17097), and in part by the Horizon2020 projectSTEP2D

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Although Gaussian random matrices play an important role of measurement matrices in compressed sensing, one hopes that there exist other random matrices which can also be used to serve as the measurement matrices. Hence, Weibull random matrices induce ext

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