Denna korta anmärkning studerar en variation av det komprimerade Sensing paradigm som nyligen infördes av Vaswani et al., dvs. Återhämtning av glesa signaler från ett visst antal linjära mätningar när signalstödet delvis är känt. Återuppbyggnadsmetoden är baserad på ett konvext minimeringsprogram myntat innovativt Basis Pursuit DeNoise (eller i BPDN). Under den gemensamma 2 - trohet begränsning som görs på tillgängliga mätningar, främjar denna optimering ( 1 ) gleshet av kandidatsignalen över komplementet av denna kända del. Detta dokument förlänger framför allt resultaten av Vaswani et al. När det gäller komprimerade signaler och bullriga mätningar. Våra bevis bygger på en liten anpassning av resultaten av Candes 2008 för att karakterisera stabiliteten i Basis Pursuit DeNoise (BPDN) programmet. Vi betonar också en intressant koppling mellan vår metod och Davenport et al. om de δ-stabila inbäddningarna och den strategi för att avbryta återvinningen som tillämpas på vårt problem. För båda tillvägagångssätten stabiliseras verkligen rekonstruktionerna när avkänningsmatrisen respekterar den begränsade Isometry Property för samma sparty ordning. Vi avslutar med att skissa en enkel numerisk metod som bygger på monoton operatör delning och proximala metoder som iterativt löser i BPDN.
Jacques i REF, generaliserade resultaten av Vaswani et al. när det gäller korrumperade och bullriga mätningar.
A Short Note on Compressed Sensing with Partially Known Signal Support
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}