稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计代码怎么写

稀疏贝叶斯学习可以用于DOA估计问题，以下是一个简单的代码实现：

import numpy as np
from scipy.linalg import svd
from scipy.sparse.linalg import svds
from sklearn.cluster import KMeans

def sparse_bayesian_learning_DOA(data, n_sources, n_iter=50):
    n_samples, n_antennas = data.shape

    # 初始化稀疏系数和噪声方差
    alpha = np.ones((n_samples, n_sources))
    noise_var = np.var(data) / 100

    for i in range(n_iter):
        # 更新稀疏系数
        beta = 1.0 / noise_var
        gamma = alpha * beta
        W = np.diag(gamma.flatten())
        A = np.dot(W, data)
        U, S, V = svd(A, full_matrices=False)
        S = np.maximum(S - beta, 0)
        D = np.dot(U, np.dot(np.diag(S), V))

        for j in range(n_sources):
            # 通过KMeans聚类获得位置
            kmeans = KMeans(n_clusters=1, random_state=0).fit(D[:, j].reshape(-1, 1))
            alpha[:, j] = np.exp(-np.square(D[:, j] - kmeans.cluster_centers_[:, 0]) / (2 * noise_var))

        # 更新噪声方差
        noise_var = np.sum(np.square(data - D)) / (n_samples * n_antennas)

    # 获得DOA估计结果
    doa = []
    for j in range(n_sources):
        kmeans = KMeans(n_clusters=1, random_state=0).fit(D[:, j].reshape(-1, 1))
        doa.append(kmeans.cluster_centers_[0])

    return doa

其中，`data`是接收到的数据矩阵，`n_sources`是源数量，`n_iter`是迭代次数。在代码中，首先初始化稀疏系数和噪声方差，然后进行迭代更新，直到噪声方差收敛。在每次迭代中，先更新稀疏系数，然后通过KMeans聚类获得DOA估计结果。最后返回DOA估计结果。