给出clean算法波束形成的python代码

清洁（Clean）算法是一种用于超声波成像的波束形成技术，主要用于去除噪声并增强信号质量。以下是一个简单的Python代码示例，使用NumPy库来实现基本的二维Clean算法：

import numpy as np

def apply_clean(array, n_iterations=20, window_size=7):
    """
    Clean算法的基本实现
    :param array: 输入的二维数组，通常包含回声数据
    :param n_iterations: 清理迭代次数
    :param window_size: 窗口大小，用于滑动平均
    :return: 通过Clean算法处理后的数组
    """
    nyquist_frequency = 0.5 * len(array[0]) / array.shape[1]  # 计算Nyquist频率
    frequency_axis = np.fft.fftfreq(array.shape[1], d=1/array.shape[1])  # 创建频率轴

    # 预滤波
    filtered_data = np.abs(np.fft.rfft(array, axis=1))  # 拉德公式 FFT
    idx = np.where(frequency_axis > nyquist_frequency)  # 取消高频部分
    filtered_data[:, idx] = 0

    for _ in range(n_iterations):
        # 平滑处理
        smoothed_data = np.convolve(filtered_data, np.ones((window_size,))/window_size, mode='same')
        
        # 最大值检测
        max_idx = np.argmax(smoothed_data, axis=1)
        beamformed_data = np.take_along_axis(filtered_data, max_idx.reshape(-1, 1), axis=1)

        # 更新滤波
        filtered_data = np.abs(np.fft.irfft(beamformed_data, axis=1))

    return np.fft.irfft(filtered_data, axis=1).real  # 反FFT还原到时间域并取实部

# 示例用法
# 假设array是一个二维的回声数据矩阵
processed_image = apply_clean(array)