On A Class of Greedy Sparse Recovery Algorithms
यह शोध पत्र ग्रीडी स्पार्स रिकवरी एल्गोरिदम के एक नवीन वर्ग का प्रस्ताव करता है जो और मापों का उपयोग करके सीधे समाधान स्थान (solution space) में कार्य करते हैं, और व्यापक संख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से OMP, बेसिस पर्थुइट (Basis Pursuit), और CoSaMP जैसी शास्त्रीय विधियों की तुलना में काफी बेहतर रिकवरी सटीकता और सुदृढ़ता प्रदर्शित करते हैं।