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Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information
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Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information
Emmanuel J. Candès; Justin Romberg; Terence Tao · IEEE Transactions on Information Theory · 2006
This paper considers the model problem of reconstructing an object from incomplete frequency samples. Consider a discrete-time signal f/spl isin/C/sup N/ and a randomly chosen set of frequencies /spl Omega/. Is it possib...
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Compressed sensing
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Compressed sensing
David L. Donoho · IEEE Transactions on Information Theory · 2006
Suppose x is an unknown vector in Ropf m (a digital image or signal); we plan to measure n general linear functionals of x and then reconstruct. If x is known to be compressible by transform coding with a known transform...
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