Improved iterative shrinkage-thresholding for sparse signal recovery via Laplace mixtures models. | EURASIP J Adv Signal Process;2018(1): 46, 2018. | MEDLINE

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Improved iterative shrinkage-thresholding for sparse signal recovery via Laplace mixtures models.

Ravazzi, Chiara; Magli, Enrico.

Afiliação

Ravazzi C; 1National Research Council of Italy, IEIIT-CNR, c/o Politecnico di Torino, Corso Duca degli Abruzzi 24, Torino, 10129 Italy.
Magli E; 1National Research Council of Italy, IEIIT-CNR, c/o Politecnico di Torino, Corso Duca degli Abruzzi 24, Torino, 10129 Italy.

EURASIP J Adv Signal Process ; 2018(1): 46, 2018.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30996728

Palavras-chave

Compressed sensing; Gaussian mixture models; MAP estimation; Mixture models; Reweighted â1 minimization; Sparse recovery

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Idioma: En Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article

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