解释代码function [W] = build_W(wavelet,nc) % BUILD_W % W = build_W(wavelet,nc); % builds sparse block-diag. matrix W % representing wavelets w for matrix-vector convolution % d = Wc = w*c % with c being a vector of reflection coefficients. % Assumes wavelet centered, and removes tails such that dim(d) = dim(c) % Each block of W has dimenwion nc x nc, (ntheta blocks) % % Input: % wavelet wavelts with dimension [nw,ntheta] % nc dimension of the model (refl) % %----------------------------------------------------------- [nw,ntheta] = size(wavelet); nt = nc + nw - 1; % length of seismic data L = (nw-1) / 2; % used for removing tails Stotal=[]; for itheta = 1 : ntheta % awavelet = hilbert(wavelet(:,itheta)); awavelet = wavelet(:,itheta); S0 = zeros(nt,nc); for it1 = 1:nt for it2 = max(1,it1-nw+1):min(nc,it1) S0(it1,it2) = awavelet(it1-it2+1); end end S = S0(L+1:nc+L-0,1:nc); %Remove tails % S=real(S); Stotal = blkdiag(Stotal,S); % blkdiag:Construct block diagonal matrix from input arguments end W = sparse(Stotal);

这段代码是用于构建稀疏的块对角矩阵W，表示用于矩阵-向量卷积的小波w。代码的功能是根据给定的小波和模型维度，构建稀疏矩阵W。具体的步骤如下：

1. 获取小波的维度：nw为小波的长度，ntheta为小波的个数。
2. 计算卷积结果的长度nt：nt = nc + nw - 1，其中nc为模型（反射系数）的维度。
3. 计算用于去除尾巴的参数L：L = (nw-1) / 2。
4. 初始化总矩阵Stotal为空矩阵。
5. 对于每个小波：
- 将小波取实部，赋值给awavelet。
- 初始化矩阵S0为全零矩阵，大小为nt x nc。
- 对于每个it1和it2的组合，计算S0的元素值：
- 若it2大于等于1且小于等于nc，则将awavelet(it1-it2+1)赋值给S0(it1, it2)。
- 从S0中移除尾巴，并赋值给S：S = S0(L+1:nc+L-0, 1:nc)。
- 将S添加到总矩阵Stotal中，使用blkdiag函数进行块对角矩阵的构建。
6. 将Stotal转换为稀疏矩阵W。

最终，函数返回稀疏矩阵W。