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On the l_(1)-Norm Invariant convex k-sparse decomposition of Signals

Journal of the Operations Research Society of China 2013年第4期1卷 537-541页

作者： Guangwu Xu Zhiqiang Xu Department of EE&CS University of Wisconsin-MilwaukeeMilwaukeeWI 53211USA Inst.Comp.Math. Academy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of SciencesBeijingChina

Inspired by an interesting idea of Cai and Zhang,we formulate and prove the convex k-sparse decomposition of vectors that is invariant with respect to the l_(1) *** result fits well in discussing compressed sensing problems under the Restricted Isometry property,but we believe it also has independent *** an application,a simple derivation of the RIP recovery conditionδk+θk,k<1 is presented.

关键词： convex k-sparse decomposition l_(1)1 minimization Restricted isometry property sparse recovery

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