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Challenging Restricted Isometry Constants with Greedy Pursuit

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Date
2009-04
Lien vers un document non conservé dans cette base
http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00373450/en/
Indexation documentaire
Traitement du signal
Subject
Compressed sensing; compressive sampling; random matrices; restricted isometry constants; sparsity
Titre du colloque
2009 IEEE Information Theory Workshop
Date du colloque
10-2009
Ville du colloque
Taormine
Pays du colloque
Italie
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/3469
Collections
  • CEREMADE : Publications
Métadonnées
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Auteur
Dossal, Charles
Peyré, Gabriel
Fadili, Jalal
Type
Communication / Conférence
Résumé en anglais
This paper proposes greedy numerical schemes to compute lower bounds of the restricted isometry constants that are central in compressed sensing theory. Matrices with small restricted isometry constants enable stable recovery from a small set of random linear measurements. We challenge this compressed sampling recovery using greedy pursuit algorithms that detect ill-conditionned sub-matrices. It turns out that these sub-matrices have large isometry constants and hinder the performance of compressed sensing recovery.

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