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凸非凸稀疏重构模型的即插即用算法与应用研究

一、引言

随着大数据时代的到来，稀疏重构模型在信号处理、图像分析、机器学习等领域得到了广泛的应用。传统的稀疏重构模型通常基于凸优化理论，然而，在实际应用中，非凸稀疏重构模型往往能获得更好的性能。本文旨在研究凸非凸稀疏重构模型的即插即用算法，并探讨其在实际应用中的效果。

二、背景与相关研究

稀疏重构模型是信号处理领域的一种重要方法，它可以通过对信号的稀疏性进行建模，实现信号的有效表示和重构。传统的稀疏重构模型主要基于凸优化理论，如L1正则化等。然而，近年来，非凸稀疏重构模型逐渐受到关注。非凸模型能够更好地捕捉信号的局部特征，从而提高重构精度。然而，非凸

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