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【24h】

Compressed sensing based on random symmetric Bernoulli matrix

机译：基于随机对称Bernoulli矩阵的压缩感测

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The task of compressed sensing is to recover a sparse vector from a small number of linear and non-adaptive measurements, and the problem of finding a suitable measurement matrix is very important in this field. While most recent works focused on random matrices with entries drawn independently from certain probability distributions, in this paper we show that a partial random symmetric Bernoulli matrix whose entries are not independent, can be used to recover signal from observations successfully with high probability. The experimental results also show that the proposed matrix is a suitable measurement matrix.
机译：压缩感测的任务是从少量线性和非自适应测量恢复稀疏向量，并且在该字段中找到合适的测量矩阵的问题非常重要。虽然最近的作品专注于随机矩阵，其中包含从某些概率分布独立于某些概率分布绘制的随机矩阵，但在本文中，我们表明，其条目不是独立的部分随机对称Bernoulli矩阵，可用于以高概率成功恢复来自观察的信号。实验结果还表明，所提出的基质是合适的测量矩阵。

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