1比特压缩感知（1-bit CS）是压缩感知的一种极限量化情况，即只保留测量值的符号信息。论文针对1-bit CS中阈值常固定不变导致的编码端信息利用率低的问题，构造出1比特动态阈值重构模型，并将贝叶斯推断方法应用到动态阈值重构模型中，提出基于变分推断的1比特动态阈值压缩感知方案。该方案根据已有部分观测数值逐步对信号估计迭代并调整后续观测阈值，信号的一些潜在固有特性从而得以利用，获得了比传统固定阈值方法更优的重构性能。实验表明，提出的算法具有较为准确的恢复效果。
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