阿普尔鲍姆算法的反馈框图

Appelbaum算法，也称为迭代阈值算法或阈值分解算法，是一种用于信号处理和数据恢复的技术，特别是在处理离散信号和图像恢复中。它的核心思想是通过迭代过程来估计信号的高频成分。算法过程中涉及的一个重要概念就是反馈框图（Feedback Loop），这是一个简化模型，用来描述算法的工作流程。

反馈框图通常包括以下几个部分：

1. **输入信号**：原始的信号或已损坏的部分。
2. **低通滤波器**：对输入信号进行低通滤波，以保留低频信息。
3. **阈值检测**：根据预设的阈值，识别出可能的高频噪声或失真。
4. **误差估计**：计算低通滤波后的信号与原始信号之间的差异，作为高频误差。
5. **高频估计**：使用估计的高频误差作为反馈，更新对高频成分的估计。
6. **迭代过程**：重复上述步骤，直到高频成分收敛到一个稳定的估计。

在每一轮迭代中，反馈框中的信息会从低通滤波后的信号传递到高频估计，形成一个闭环，这就是所谓的“反馈”。这个过程通常会在满足特定停止条件（如迭代次数达到预定值或误差小于某个阈值）后终止。