论文部分内容阅读
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-panalysis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。