快速稀疏贝叶斯
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简介：
快速稀疏贝叶斯是一种高效统计学习方法，利用贝叶斯框架进行模型参数估计，通过引入稀疏性促进特征选择，在保持预测准确性的同时减少计算复杂度。
雷达回波信号可以表示为稀疏形式：
\[ \mathbf{y} = \Phi\mathbf{x} + \mathbf{n}, \]
其中 $\Phi$ 是基矩阵，$\mathbf{x}$ 为未知系数列向量，而噪声项 $\mathbf{n}$ 则服从均值为0、方差为 $\sigma^2$ 的加性高斯分布。目标向量包含N个变量的已知元素集：
\[ \mathbf{y} = [y_1, y_2, ..., y_N]^T. \]
每个独立向量 $x_i$ 的概率密度表示如下，这也是系数向量 $\mathbf{x}$ 的最大似然估计问题。该问题是二范数求解形式的优化问题（不保证稀疏性）。
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