Vi presenterar en ny gles signalrekonstruktionsmetod "ISD", som syftar till att uppnå snabb rekonstruktion och ett minskat krav på antalet mätningar jämfört med den klassiska 1 minimeringsmetoden. ISD adresser misslyckades rekonstruktioner av 1 minimering på grund av otillräckliga mätningar. Den uppskattar ett stöd set I från en pågående återuppbyggnad och får en ny rekonstruktion genom att lösa minimeringsproblem min{ i.I  för att: Ax = b}, och det itererar dessa två steg för ett litet antal gånger. ISD skiljer sig från den ortogonala matchande jakt (OMP) metoden, liksom dess varianter, eftersom (i) indexet som I i ISD inte nödvändigtvis bo eller öka och (ii) minimering problemet ovan uppdaterar alla komponenter i x på samma gång. Vi generaliserar Null Space Property till Trunkated Null Space Property och presenterar vår analys av ISD baserat på den senare. Vi introducerar en effektiv implementering av ISD, så kallad tröskel-ISD, för att återvinna signaler med snabba sönderfallande fördelningar av nonzeros från kompressiva avkänningsmätningar. Numeriska experiment visar att tröskel-ISD har betydande fördelar jämfört med den klassiska 1 minimization metoden, samt två state-of-the-art algoritmer: iterative omviktade 1 minimization algoritm (IRL1) och iterative revikted least-square algoritm (IRLS). MATLAB-koden finns tillgänglig för nedladdning från http://www.caam.rice.edu/~optimization/L1/ISD/.
I REF beaktas de glesa eller kompresserbara signalerna med komponenter som har en snabb sönderfallande fördelning av nonzeros.
Sparse Signal Reconstruction via Iterative Support Detection
{'venue': 'SIAM Journal on Imaging Sciences, 3(3), 462-491, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}