Sparse Regularization via Convex Analysis

Sparse approximate solutions to linear equations are classically obtained via L1 norm regularized least squares, but this method often underestimates the true solution. As an alternative to the L1 norm, this paper proposes a class of nonconvex penalty functions that maintain the convexity of the lea...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on signal processing Jg. 65; H. 17; S. 4481 - 4494
1. Verfasser:	Selesnick, Ivan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.09.2017
Schlagworte:	convex function Convex functions Convolution Cost function denoising Noise reduction optimization Signal processing algorithms sparse approximation Sparse regularization
ISSN:	1053-587X, 1941-0476
Online-Zugang:	Volltext
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