2-314基于Matlab贝叶斯变换的压缩感知一维和二维信号重构

基于Matlab贝叶斯变换的压缩感知一维和二维信号重构。压缩感知（Compressed Sensing），也称为压缩采样或稀疏采样，是一种信号处理技术，基本思想是，如果一个信号在某个域（如时间域或空间域）中是稀疏的，或者可以被稀疏地表示，那么它可以通过相对较少的测量值来准确重建。压缩感知的关键步骤包括：稀疏信号的测量：通过一个测量矩阵将稀疏信号投影到一个较低维度的空间。信号重建：使用优化算法从测量值中重建原始信号，同时确保重建信号的稀疏性。贝叶斯变换（Bayesian Transform）为在贝叶斯框架下进行的信号变换或分析。使用概率来更新对未知量的信念或知识。贝叶斯方法在压缩感知中的应用包括：先验知识：在压缩感知中，可以利用信号的先验知识（如稀疏性）来设计测量矩阵和重建算法。后验分布：通过观测数据更新对信号的后验分布，这有助于更准确地重建信号。程序已调通，可直接运行。