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关于压缩感知的几个问题 已有1人参与
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最近在做关于压缩感知的工作，刚开始，是个小白。有几个问题想要请教一下大神们。 我对一个100*1的向量进行恢复，用L1最小化方法。当观测值小于100的时候误差特别大，我让观测值大于100试了试 发现小了很多。要是在150左右误差可以到零点几。通过这个能知道程序哪里错了么。。。。 还有如果一个信号本来就是稀疏的 那么在一个稀疏基下，得到的稀疏系数还是稀疏的么？ 谢谢 |
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4楼2015-04-08 23:21:38
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第一个问题没看明白，似乎没有交代清楚，压缩前的向量是多长？稀疏度情况如何？这两个量决定了应该压缩成多长的向量才合适。按照上面的字面意思理解，对一个稀疏向量，压缩成100点长时，无法恢复出来，压缩成150点长时，可以恢复出来，那么可能不是重构方法的问题，而是原始向量稀疏度与原始向量的长度决定了只能压缩成150点长的向量，少于150点长，则无法恢复原信号了。 关于第二个问题，对于一个稀疏信号，它是在冲击向量序列（1 0 0 0；0 1 0 0；0 0 1 0；0 0 0 1就是一个简单的冲击向量序列，关于冲击向量序列的严格称谓可能待查）组成的稀疏基上具有稀疏表示，稀疏表示就是它本身——也就是说，稀疏信号是不需要再进行稀疏表示处理的。 供参考。 |
2楼2015-04-07 21:56:28
3楼2015-04-08 09:13:48
5楼2015-04-28 17:58:09