Abstract-This paper studerar konvergensen av den adaptivt iterativa tröskel (AIT) algoritmen för komprimerad avkänning. Vi introducerar först en generaliserad begränsad isometry egendom (gRIP). Sedan bevisar vi att AIT algoritmen konvergerar till den ursprungliga glesa lösningen med en linjär hastighet under vissa gRIP-tillstånd i det bullerfria fallet. Medan i det bullriga fallet, dess konvergens är också linjär tills uppnå vissa fel bundna. Dessutom tillhandahåller vi som biprodukter också vissa tillräckliga villkor för konvergensen av AIT-algoritmen baserat på de två välkända egenskaperna, dvs. sammanhållen egendom respektive begränsad isometry egendom (RIP). Det bör påpekas att dessa två egenskaper är särskilda fall av gRIP. De solida förbättringarna av de teoretiska resultaten visas jämfört med de kända resultaten. Slutligen tillhandahåller vi en serie simuleringar för att verifiera att de teoretiska påståendena är korrekta och att AIT-algoritmen är effektiv. Index Termer-komprimerad avkänning, iterativ hård / mjuk tröskel algoritm, samstämmighet, begränsad isometry egenskap
I arbetet REF undersöks konvergensegenskaperna hos en adaptiv iterativ tröskelalgoritm vid problem med komprimerad avkänning.
Linear Convergence of Adaptively Iterative Thresholding Algorithms for Compressed Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing, 63(11):2957-2971, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}