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1章 导论
1.1 引导性示例
1.1.1 计算机网络诊断
1.1.2 神经影像分析
1.1.3 压缩感知
1.2 稀疏复原简介
1.3 统计学习与压缩感知
1.4 总结与参考书目
2章 稀疏复原:问题描述
2.1 不含噪稀疏复原
2.2 近似
2.3 凸性: 简要回顾
2.4 问题(P0)的松弛
2.5 lq-正则函数对解的稀疏性的影响
2.6 l1范数小化与线性规划的等价性
2.7 含噪稀疏复原
2.8 稀疏复原问题的统计学视角
2.9 扩展LASSO:其他损失函数与正则函数
2.10 总结与参考书目
3章 理论结果(确定性部分)
3.1 采样定理
3.2 令人惊讶的实验结果
3.3 从不完全频率信息中进行信号复原
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