稀疏估计
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基于贝叶斯压缩感知的稀疏信号恢复系统
该项目旨在开发一个基于贝叶斯框架的压缩感知信号重建平台，其核心功能是利用采样率远低于奈奎斯特频率的观测数据来精确还原宽带或稀疏信号。系统采用分层贝叶斯模型，将待恢复信号的稀疏特性转化为参数化的先验分布，通过引入超参数来表征每个信号元素的方差。实现方法主要基于相关向量机理论，利用快速边际似然最大化算法进行迭代优化，能自动在计算效率与恢复精度之间取得平衡。相比传统的L1范数优化方法，该项目具有显著的应用优势：它不需要预先知道信号的稀疏度或观测噪声的确切方差，且能够为每一个重建样本点提供置信度评价。该功能支持在
