%0 Journal Article
%T 一般对偶框架下基于l<sub>p</sub>(0<p≤1)最小化的稳定信号恢复<br>Stable Signal Recovery with Dual Frames via l<sub>p</sub>-Minimization for 0<p≤1
%A 吴焚供
%A 张然然
%A 覃耀海
%A 钟彭洪&lt
%A br&gt
%A WU Fengong
%A ZHANG Ranran
%A QIN Yaohai
%A ZHONG Penghong
%J 中山大学学报(自然科学版)
%D 2015
%X 压缩感知理论指出，只要信号是可压缩的或稀疏的，就能以较低的频率采样信号，并能高概率的重构该信号。在实际的应用中, 许多信号只能在某些框架下具有稀疏表示，而无法在正交基下获得稀疏表示。针对这一类信号的恢复，一般采取的是l1-analysis 方法。近期有些相关研究考虑了一般对偶框架下基于l1-analysis 方法的信号恢复问题，在比前期l1-analysis 方法更弱的条件下得到了更好的恢复结果。受此启发，我们考虑了一般对偶框架下，基于lp(0<p≤1)最小化的信号恢复。对现有的工作做了理论推广
%K 压缩感知
%K 信号恢复
%K 框架
%K 对偶框架
%K l&lt
%K sub&gt
%K 1&lt
%K /sub&gt
%K -analysis
%K &lt
%K br&gt
%K compressed sensing
%K signal recovery
%K frame
%K dual frame
%K ？l&lt
%K sub&gt
%K 1&lt
%K /sub&gt
%K -analysis
%U http://xuebao.sysu.edu.cn/Jweb_zrb/CN/abstract/abstract1359.shtml