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【24h】

An iterative framework for sparse signal reconstruction algorithms

机译：稀疏信号重建算法的迭代框架

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摘要

It has been shown that iterative re-weighted strategies will often improve the performance of many sparse reconstruction algorithms. However, these strategies are algorithm dependent and cannot be easily extended for an arbitrary sparse reconstruction algorithm. In this paper, we propose a general iterative framework and a novel algorithm which iteratively enhance the performance of any given arbitrary sparse reconstruction algorithm. We theoretically analyze the proposed method using restricted isometry property and derive sufficient conditions for convergence and performance improvement. We also evaluate the performance of the proposed method using numerical experiments with both synthetic and real-world data.
机译：已经表明，迭代重新加权策略通常会提高许多稀疏重建算法的性能。然而，这些策略依赖于算法，并且对于任意的稀疏重建算法而言，不容易扩展。在本文中，我们提出了一个通用的迭代框架和一种新颖的算法，可以迭代地提高任何给定的任意稀疏重建算法的性能。我们从理论上分析了使用受限等距特性的方法，并为收敛和性能改进得出了充分条件。我们还通过对合成数据和实际数据进行数值实验来评估该方法的性能。

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