TV-min and Greedy Pursuit for Constrained Joint Sparsity and Application to Inverse Scattering

Fannjiang, Albert

2012

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This paper proposes a general framework for compressed sensing of constrained joint sparsity (CJS) which includes total variation minimization (TV-min) as an example. TV- and 2-norm error bounds, independent of the ambient dimension, are derived for the CJS version of Basis Pursuit and Orthogonal Matching Pursuit. As an application the results extend Cand`es, Romberg and Tao's proof of exact recovery of piecewise constant objects with noiseless incomplete Fourier data to the case of noisy data.

Comment: Mathematics and Mechanics of Complex Systems (2013)

Titel:	TV-min and Greedy Pursuit for Constrained Joint Sparsity and Application to Inverse Scattering
Autor/in / Beteiligte Person:	Fannjiang, Albert
Link:	View this record from Arxiv (Volltext)
Veröffentlichung:	2012
Medientyp:	report
Schlagwort:	Mathematics - Optimization and Control 94A08, 68U10
Sonstiges:	Nachgewiesen in: arXiv Collection: Mathematics Document Type: Working Paper

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