Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
In this article is shown that with high probability the thresholding algorithm can recover signals that are sparse in a redundant dictionary as long as the {\it 2-Babel function} is growing slowly. This implies that it can succeed for sparsity levels up to the order of the ambient dimension. The theoretical bounds are illustrated with numerical simulations. As an application of the theory {\it sensing dictionaries} for optimal average performance are characterised and their performance is tested numerically.
Radoslav Marchevski, Alina Kleimenova