变换的贝叶斯方法（VB－BCS）代码

资 源 简 介

变换的贝叶斯方法（VB－BCS）代码

详 情 说 明

变分贝叶斯压缩感知(VB-BCS)是一种基于贝叶斯框架的稀疏信号恢复方法，它通过变分推断技术实现对高维稀疏信号的精确重建。这种方法在压缩感知和机器学习领域具有重要应用价值。

该方法的核心思路是通过贝叶斯概率模型来描述信号稀疏性先验，并利用变分近似来高效求解后验分布。与传统压缩感知方法相比，VB-BCS能够自动估计噪声水平和稀疏度参数，不需要手动调参，具有更强的自适应能力。

实现过程中，VB-BCS主要包含三个关键环节：首先建立分层贝叶斯模型，将稀疏信号的先验分布表示为高斯尺度混合形式；然后采用变分推断技术近似计算后验分布；最后通过迭代优化算法求解变分下界，得到信号的稀疏表示。

这种方法特别适合处理高维数据，在图像重建、医学成像和无线传感等领域都有成功应用。其优势在于不仅能给出信号的点估计，还能提供不确定性量化，这在许多实际应用中至关重要。