我想用CVX工具箱解决多测量向量（MMV）稀疏表示问题。我有一个NL矩阵X。矩阵X只有几个非零行。我有方程组Y=AX。Y是ML测量矩阵（M最小松弛（X），服从Y=AXRealx（.）是一个将范数1应用于向量t的函数。（N*1）向量t由矩阵X的每行的范数2组成。即Relax（X）= norm_1（t）和t（i）=norm_2（X（i，：））我无法将目标函数转换为CVX可以理解和解决的语言。请告诉我应该如何改变CVX可以解决的问题目标和约束条件。
3htmauhk1#
'norms'是您要查找的cvx命令。假设sigma是某个已知的参数，它允许Y仅近似等于A*X（例如，我试过sigma= 10 e-6）。你可以使用这个代码：
cvx_begin separable variable X(n,n) minimize( norms(X,2,1) ) subject to norm(Y - A*X,2)<= 10*sigma cvx_end
tvokkenx2#
cvx_begin separable variable Sp(N,m) complex;% there are m samples minimize( sum(norms(Sp.',2)) ); subject to A*Sp==y; % norm(y - A*Sp,2)<= 1e-8; cvx_end
2条答案
按热度按时间3htmauhk1#
'norms'是您要查找的cvx命令。假设sigma是某个已知的参数，它允许Y仅近似等于A*X（例如，我试过sigma= 10 e-6）。你可以使用这个代码：
tvokkenx2#