压缩感知中的数学知识：稀疏、范数、符号arg min
转自：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40262629 1、稀疏：什么是K稀疏呢? 在压缩感知里经常提到 “K稀疏” 的概念，这个是很容易理解的：也就是对于长度为N的向量（实际上是指一个N维离散离值信号）来说，它的N个元素值只有K个是非 ...
原文：浅谈压缩感知（十）：范数与稀疏性
问题： 压缩感知中算法会通过L ，L 范数建立的数学模型得到一个稀疏解，那么为什么L ，L 范数会导致一个稀疏解呢 分析与解释： 范数 常见的有L 范数 L 范数 L 范数，经常要将L 范数等价为L 范数去求解，因为L 范数求解是一个凸优化问题，而L 范数求解是一个NP难问题。 关于NP问题：参考阅读http: www.cnblogs.com AndyJee p .html L 范数指的是x中非零 ...
2015-12-15 14:30 2 12468 推荐指数：
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