Denna artikel utvidgar begreppet komprimerad avkänning till signaler som inte är glesa i en ortonormal bas utan snarare i en redundant ordbok. Det visas att en matris, som är en sammansättning av en slumpmässig matris av viss typ och en deterministisk ordbok, har små begränsade isometry konstanter. Således, signaler som är sparsamma med avseende på ordboken kan återvinnas via Basis Pursuit från ett litet antal slumpmässiga mätningar. Dessutom undersöks tröskelvärden som återvinningsalgoritm för komprimerad avkänning och villkor anges som garanterar återuppbyggnad med hög sannolikhet. De olika systemen jämförs med numeriska experiment.
Begreppet CS utvidgades till signaler som är glesa i ett redundant lexikon istället för det ursprungliga ortonormala utrymmet REF.
Compressed Sensing and Redundant Dictionaries
{'venue': 'IEEE Trans. Inform. Theory, 54(5):2210-2219, 2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}