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Sampling and Reconstructing Signals From a Union of Linear Subspaces

机译：线性子空间并集的信号采样和重构

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In this paper, we study the problem of sampling and reconstructing signals which are assumed to lie on or close to one of several subspaces of a Hilbert space. Importantly, we here consider a very general setting in which we allow infinitely many subspaces in infinite dimensional Hilbert spaces. This general approach allows us to unify many results derived recently in areas such as compressed sensing, affine rank minimization, analog compressed sensing and structured matrix decompositions.
机译：在本文中，我们研究了假设位于希尔伯特空间的几个子空间之一上或附近的信号采样和重构问题。重要的是，我们在这里考虑一个非常笼统的设置，其中我们允许无限维希尔伯特空间中有无限多个子空间。这种通用方法使我们能够统一最近在压缩传感，仿射秩最小化，模拟压缩传感和结构化矩阵分解等领域获得的许多结果。

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