Den gemensamma-sparse återhämtningsproblem syftar till att återhämta, från uppsättningar av komprimerade mätningar, okända glesa matriser med icke-noll poster begränsad till en delmängd av rader. Detta är en förlängning av problemet med enkelmätning-vektor (SMV) som är allmänt studerad i komprimerad avkänning. Vi analyserar återställningsegenskaperna för två typer av återställningsalgoritmer. För det första visar vi att återvinning med hjälp av summan av normminimering inte kan överstiga den enhetliga återvinningsgraden för sekventiell SMV med hjälp av 1 minimering, och att det finns problem som kan lösas med en metod men inte med den andra. För det andra analyserar vi prestandan hos ReMBo algoritmen [M. Mishali och Y. Eldar, IEEE Trans. - Sig, vad gör du här? Proc., 56 (2008)] i kombination med 1 minimering, och visa hur återhämtningen förbättras när fler mätningar görs. Av denna analys följer att fler mätningar än antalet icke-nollrader inte förbättrar den potentiella teoretiska återvinningsgraden.
Ett annat arbete på gemensam-sparse återvinning från flera mätningar är i REF där en förlängning av enkelmätnings-vektorn (SMV) teknik presenteras.
Joint-sparse recovery from multiple measurements
{'venue': 'IEEE Trans. Info. Theory, 56(5):2516-2527, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}