Matlab 如何用CVX求解MMV稀疏表示

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N*L矩阵X。矩阵X只有几个非零行。方程组Y=A*X，Y是M*L测量矩阵（M 最小松弛（X） 受制于Y=A*X

Realx（.）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。即松弛（X）=范数_1（t）和t（i）=范数_2（X（i，：）

我无法将我的目标函数转换成CVX能够理解和解决的语言。

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请告诉我如何更改CVX可以解决的问题目标和约束条件。

'norms'是您正在寻找的CVX命令。假设sigma是某个已知参数，允许Y仅近似等于A*X（例如，我尝试使用sigma=10e-6）。然后您可以使用以下代码：

cvx_begin separable

    variable X(n,n)
    minimize( norms(X,2,1) )
    subject to
       norm(Y - A*X,2)<= 10*sigma

cvx_end

cvx\u开始可分离
变量X（n，n）
最小化（范数（X，2，1））
从属于
norm（Y-A*X，2）谢谢你，劳拉，但似乎“norms”命令只适用于平方矩阵。我的未知矩阵是M*L