摘要： 一、核心原理：从优化到概率推断 1.1 贝叶斯基本公式 传统压缩感知模型：y = Φx + e，其中 y 为观测向量 (M×1)，Φ 为测量矩阵 (M×N, M<<N)，x 为稀疏信号 (N×1)，e 为噪声。 贝叶斯方法将信号 x 和噪声方差 σ² 都视为随机变量，通过贝叶斯定理计算后验分布： p 阅读全文