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The problem of signal recovery from the autocorrelation, or equivalently, the magnitudes of the Fourier transform, is of paramount importance in various fields of engineering. In this work, for one-di...
Signal recovery is one of the key techniques of Compressive sensing (CS). It reconstructs the original signal from the linear sub-Nyquist measurements. Classical methods exploit the sparsity in one do...
Abstract: In this paper, we introduce a sparse approximation property of order $s$ for a measurement matrix ${\bf A}$: $$\|{\bf x}_s\|_2\le D \|{\bf A}{\bf x}\|_2+ \beta \frac{\sigma_s({\bf x})}{\sqrt...

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