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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Recovery of Random Signals using Deterministic Matrices

verfasst von : Simon Foucart, Holger Rauhut

Erschienen in: A Mathematical Introduction to Compressive Sensing

Verlag: Springer New York

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Abstract

In this chapter, the traditional point of view is reversed in the sense that the measurement matrix is a fixed matrix with small coherence and that the randomness lies in the support and the sign pattern of the sparse vector to be recovered. First, the submatrix whose columns are indexed by the random support is proved to be well-conditioned. This is then used to achieve recovery of random sparse vectors via ℓ 1-minimization under a familiar condition on the number of measurements.

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Metadaten
Titel
Recovery of Random Signals using Deterministic Matrices
verfasst von
Simon Foucart
Holger Rauhut
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer New York
Buch
A Mathematical Introduction to Compressive Sensing

Print ISBN: 978-0-8176-4947-0

Electronic ISBN: 978-0-8176-4948-7

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-0-8176-4948-7_14

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