基于贝叶斯压缩感知的信号处理研究

摘要

压缩感知(Compressed Sensing)技术通过信号采样与压缩过程同时进行的方式,解决了传统的信号处理方式中信号存储传输空间较大、处理效率较低的问题.信号重构是压缩感知技术中的关键问题之一,贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing)算法通过稀疏贝叶斯回归模型中的相关向量机来解决压缩感知中的信号重构问题.仿真实验结果表明,贝叶斯压缩感知算法能够以较小的相对误差重构出原始信号,性能比较优越.