matlab反卷积代码

MATLAB反卷积代码的实现可以参考引用中提到的Abhijeet Phatak的EE367最终项目。他使用了深度学习的方法进行3D反卷积。具体实现步骤如下：

1. 首先，准备好包含显微图像数据集的文件。该数据集是一个1904x1900x88的图像。

2. 使用MATLAB的反卷积函数，通过进行20次迭代来估算出44个宽视野（Wide Field）图像。这些宽视野图像是观察到的目标。

3. 通过深度学习方法对这些宽视野图像进行3D反卷积。可以使用神经网络工具箱或自定义的深度学习模型来实现。

4. 在反卷积过程中，可以根据需要调整迭代次数和其他参数来优化反卷积结果。

需要注意的是，具体的反卷积代码实现可能因具体问题而略有不同。因此，你可以参考引用中提供的代码和相关资料，根据自己的需求进行适当的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB读写excel文件历程含，内含有测试代码](https://download.csdn.net/download/li171049/88232264)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [优化的最小广义 Lp/Lq 反卷积，用于从振动混合物中恢复重复冲击（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/129760141)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [psf的matlab代码-Deconvolution3D:显微图像的3D反卷积代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38545463/19018430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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