function output = shrinkHIO(data,maskparameter1,maskparameter2,loop1,loop2,loop3,loop4,beta) [M,N] = size(data) ; CCDrecord = data ; w_x=(-20:20); w_y=(-20:20); [X,Y]=meshgrid(w_x,w_y); sig=3; W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); autocor = fftshift(ifft2(ifftshift(CCDrecord .^2))) ; mask = abs(autocor) > maskparameter1*max(max(abs(autocor))) ; A = CCDrecord .* exp(1i*rand(M,N)) ; a = ifft2(ifftshift(A)) ; figure for j = 1:loop1 for i = 1:20 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask + a.*(mask==0) - beta * a1.*(mask==0) ; [j,i] end mask = conv2(abs(a),W,'same') ; mask = mask > maskparameter2*max(max(mask)) ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; V(j)=getframe; if sig >= 1.5 sig= sig* 0.99; else sig = 1.5 ; end W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); end for m = 1:loop4 for k = 1:loop2 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask + a.*(mask==0) - beta * a1.*(mask==0) ; %HIO ESE = abs(sum(sum((abs(fftshift(fft2(a))).^2 - CCDrecord.^2))))/sum(sum(CCDrecord.^2)); [k,m,ESE] end if m == loop4 figure ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; end for l = 1:loop3 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask ; %ER ESE = abs(sum(sum((abs(fftshift(fft2(a))).^2 - CCDrecord.^2))))/sum(sum(CCDrecord.^2)); [l,m,ESE] end end figure ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; output = a;每一步的具体意义

这段代码是一个基于HIO（Hybrid Input-Output algorithm）算法的图像重建算法。HIO算法是一种用于相位恢复或图像重建的迭代算法，它通过交替使用输入约束和输出约束来恢复图像。具体来说，这段代码中实现了以下几个步骤：

1. 根据输入数据计算出自相关函数，并据此生成一个二值掩膜，用于约束重建过程中的相位信息。

2. 初始化图像，将其与随机相位进行傅里叶变换，用于产生初始相位信息。

3. 迭代重建过程，其中包括：

a. 使用输入约束，根据已知的相位信息更新幅度信息。

b. 使用输出约束，根据已知的幅度信息更新相位信息。

c. 根据二值掩膜，将更新后的图像进行修正。

d. 计算误差，根据误差判断停止条件是否满足。

4. 输出重建结果。

总之，这段代码实现了一个基于HIO算法的图像重建过程，通过迭代优化幅度和相位信息，逐步恢复出原始图像。

相关问题

function output = shrinkHIO(data,maskparameter1,maskparameter2,loop1,loop2,loop3,loop4,beta) [M,N] = size(data) ; CCDrecord = data ; w_x=(-20:20); w_y=(-20:20); [X,Y]=meshgrid(w_x,w_y); sig=3; W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); autocor = fftshift(ifft2(ifftshift(CCDrecord .^2))) ; mask = abs(autocor) > maskparameter1*max(max(abs(autocor))) ; A = CCDrecord .* exp(1i*rand(M,N)) ; a = ifft2(ifftshift(A)) ; figure for j = 1:loop1 for i = 1:20 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask + a.*(mask==0) - beta * a1.*(mask==0) ; [j,i] end mask = conv2(abs(a),W,'same') ; %信号绝对值与w卷积，same表示卷积结果维度与输入信号a相同 mask = mask > maskparameter2*max(max(mask)) ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; V(j)=getframe; if sig >= 1.5 sig= sig* 0.99; else sig = 1.5 ; end W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); end中sig的作用

在HIO 函数中，sig 是一个标量变量，用于控制卷积核 W 的方差。在函数中，W 是一个高斯卷积核，其方差由 sig 决定，即 sig 越大，W 的方差越大，卷积核的主要能量集中在中心点附近，反之则能量分布更加平均。在函数中，sig 的值会随着迭代次数而不断变化，其值会从 3 开始逐渐降低，以保证卷积核 W 可以逐渐收缩。这样做的目的是在迭代过程中，使卷积核逐渐从全局搜索转向局部搜索，以增强算法收敛速度和稳定性。

vue2 resizeobserver loop completed with undelivered notifications.

根据提供的引用内容，解决"vue2 resizeobserver loop completed with undelivered notifications"错误的方法如下：

1. 使用防抖函数：

const debounce = (fn, delay) => {
  let timer = null;
  return function () {
    let context = this;
    let args = arguments;
    clearTimeout(timer);
    timer = setTimeout(function () {
      fn.apply(context, args);
    }, delay);
  }
}

2. 重写ResizeObserver类：

const _ResizeObserver = window.ResizeObserver;
window.ResizeObserver = class ResizeObserver extends _ResizeObserver {
  constructor(callback) {
    callback = debounce(callback, 16);
    super(callback);
  }
}

3. 在需要使用ResizeObserver的地方添加show-overflow-tooltip属性：

<el-table-column prop="title" label="标题" min-width="100" show-overflow-tooltip />

这些方法可以解决"vue2 resizeobserver loop completed with undelivered notifications"错误。