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贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种用于优化黑盒函数的序列设计策略，尤其适合于函数评估成本高、梯度信息不可获得的情况。在信号检测与估计领域，贝叶斯优化可以用于优化信号处理算法的参数选择，提高算法的性能。本节将详细介绍贝叶斯优化的基本原理、算法步骤，并通过具体的例子来展示如何在信号处理中应用贝叶斯优化。

贝叶斯优化的基本原理

贝叶斯优化的核心思想是通过构建一个概率模型来近似目标函数，并利用该模型来指导后续的优化过程。具体来说，贝叶斯优化使用高斯过程（GaussianProcess,GP）作为概率模型，通过不断更新模型的后验分布来逐步逼近目标函数的真实值。贝叶斯