5.2.4 亚指数随机变量
5.2.5 各向同性随机向量
5.2.6 独立随机矩阵的求和
5.3 具有独立元素的随机矩阵
5.3.1 极限定理和高斯矩阵
5.3.2 具有独立元素的一般随机矩阵
5.4具有独立行的随机矩阵
5.4.1 亚高斯行
5.4.2 重尾行
5.4.3 应用：估算协方差矩阵
5.4.4 应用：随机子矩阵和子框架
5.5 具有独立列的随机矩阵
5.5.1 亚高斯列
5.5.2 重尾列
5.6 约束等距同构
5.6.1 亚高斯约束等距同构
5.6.2 重尾约束等距同构
5.7 注释
参考文献
自适应感知的稀疏重建
6.1 引言
6.1.1去噪
6.1.2逆问题
6.1.3贝叶斯的角度
6.1.4结构稀疏性
6.2贝叶斯自适应感知
6.2.1使用一个简单生成模型进行贝叶斯推理
6.2.2使用多成分模型进行贝叶斯推理
6.2.3量化性能
6.3准贝叶斯自适应感知
6.3.1用非自适应测量去噪
6.3.2蒸馏感知
6.3.3压缩感知中的蒸馏法
6.4 相关工作和进一步阅读的建议
参考文献
压缩感知的基本阈值方法：一种高维几何方法
7.1 引言
7.1.1 l_1*小化鲁棒性的阈值边界
7.1.2 加权和迭代重加权l_1*小化阈值
7.1.3 与其他阈值边界的比较
7.1.4 高维几何的一些概念
7.1.5 组织结构
7.2 零空间特征
7.3 零空间特征的Grassmann角框架
7.4 评估阈值界限ζ
7.5 内角指数的计算
7.6 外角指数的计算
7.7ρ_N (δ,C)的存在性与缩放
7.8 弱、部分和强鲁棒性
7.9 ζ界限的数值计算
7.10 加权l_1*小化的恢复阈值
7.11 近似支撑恢复和迭代重加权l_1
7.12 总结
7.13 附录
7.13.1 内角的推导
7.13.2 外角的推导
7.13.3 引理7.7的证明
7.13.4 引理7.8的证明
参考文献
压缩感知贪婪算法
8.1贪婪算法，凸集*优化的一个灵活替代算法
8.2贪婪追踪
8.2.1基本框架
8.2.2系数更新变型
8.2.3 元素选择的几种变型
8.2.4 计算
8.2.5 性能保证
8.2.6 经验比较
8.3 阈值类算法
8.3.1迭代硬阈值
8.3.2压缩采样匹配追踪和子空

压缩感知理论与应用 作者简介

Yonina C. Eldar是以色列理工学院电子工程系教授（爱德华兹工程主席），麻省理工学院电子研究实验室研究员，斯坦福大学客座教授，导师为信号处理领域的先驱——奥本海姆。她在研究和教学方面已获得众多卓越奖励，包括沃尔夫基金科研奖、赫谢尔里奇创新奖、罗斯柴尔德基金会的迈克尔布鲁诺纪念奖、魏斯曼科学奖，以及穆里尔和大卫杰克诺卓越教学奖。她是IEEE期刊《信号处理的基础和趋势》的主编，信号处理和数学领域等几个期刊的副主编，是信号处理方面的卓越教授、IEEE会士、以色列青年科学与人文科学院和以色列高等教育委员会的成员。
Gitta Kutyniok是德国柏林理工大学数学系的爱因斯坦教授，曾任普林斯顿大学、斯坦福大学和耶鲁大学的博士后研究员，德国奥斯纳布吕克大学的全职教授。她的研究和教学得到了各种奖项的认可，包括德国海森堡奖学金、冯凯文奖、爱因斯坦基金会的爱因斯坦主席奖，以及韦尔斯特拉杰出教学奖，她是应用数学领域多个期刊的副主编。

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