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Truncated l1-2 Models for Sparse Recovery and Rank Minimization

用于稀疏恢复和秩最小化的截断 l1-2 模型

基本信息

DOI：
10.1137/16m1098929
发表时间：
2017-08
期刊：
SIAM Journal on Imaging Sciences
影响因子：
2.1
通讯作者：
Ting-Zhu Huang
中科院分区：
数学4区
文献类型：
--
作者： Tian-Hui Ma;Yifei Lou;Ting-Zhu Huang研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

We study a truncated difference of $l_1$ and $l_2$ norms as a nonconvex metric for recovering sparse vectors and low-rank matrices from linear measurements. By discarding large magnitude entries/singular values in penalization, the proposed metric, denote
我们研究$l_1$和$l_2$范数的截断差，将其作为一种非凸度量，用于从线性测量中恢复稀疏向量和低秩矩阵。通过在惩罚项中舍弃大幅度的元素/奇异值，所提出的度量，记为……
参考文献（0）
被引文献（66）

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关联基金

稀疏优化算法及预条件子加速技术与图像处理研究
批准号：
61370147
批准年份：
2013
资助金额：
77.0
项目类别：
面上项目
Ting-Zhu Huang
通讯地址:
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所属机构:
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电子邮件地址：
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