function [ch_fft] = range_comp(ch_ori,R_FFTN) % 输入：原始数据 输出：距离向脉压后数据 % [row,col] = size(ch_ori); % han = hann(col,'periodic'); % ScaleHanWin = 1/sum(han); % han=hamming(col); % ch_fft = zeros(row, col); % for i=1:row % ch_fft(i,:) =fftshift(fft((ch_ori(i,:).*han.'),R_FFTN).*ScaleHanWin); % end [row,col] = size(ch_ori); window = hamming(col); ch_fft = zeros(row, R_FFTN); for i=1:row ch_fft(i,:) = fft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN); % ch_fft(i,:) =ifft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN); %ch_fft(i,:) =fftshift(fft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN)); end end

这是一个 MATLAB 函数，用于对输入的原始数据进行距离向脉压处理并返回处理后的数据。具体来说，它使用汉明窗函数对每行数据进行加窗，然后使用快速傅里叶变换（FFT）进行频域处理，最终返回处理后的数据。函数的输入参数为原始数据和 FFT 点数 R_FFTN，输出参数为距离向脉压后的数据 ch_fft。函数中还包括一些被注释掉的代码，这些代码可能是作者尝试过的其他方法或者是未完成的部分。

相关问题

function [f, ch1_power, ch1_ch2power, ch2_power] = coh_fn(ch1, ch2, targetFreq, fs) % FFT fftlength = length(ch1); ch1_fft = fft(ch1) / fftlength * 2; ch1_fft = ch1_fft(1:fftlength/2); ch2_fft = fft(ch2) / fftlength * 2; ch2_fft = ch2_fft(1:fftlength/2); % 互功率谱叠加 ch1_ch1 = ch1_fft .* conj(ch1_fft); im_ch1_ch2 = imag(ch1_fft .* conj(ch2_fft)); re_ch2_ch1 = real(ch2_fft .* conj(ch1_fft)); ch2_ch2 = ch2_fft .* conj(ch2_fft); % 滑动平均 freq_step = fs / fftlength; fy = 0 : (fftlength/2 - 1); fy = fy .* freq_step; targetFreqIndex = find(fy == targetFreq); window_size = round(targetFreq / freq_step); % 窗口大小为目标频率对应的样本数的一半 DQA_Power = zeros(5, fftlength/2); for i = 1:(fftlength/2) start_index = max(1, i - window_size); end_index = min(fftlength/2, i + window_size); freq = fy(i); power_buf = ch1_ch1(start_index:end_index); DQA_Power(2, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); power_buf = im_ch1_ch2(start_index:end_index); DQA_Power(3, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); power_buf = re_ch2_ch1(start_index:end_index); DQA_Power(4, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); power_buf = ch2_ch2(start_index:end_index); DQA_Power(5, i) = mean(power_buf) / (fs/fftlength); end f = fy; ch1_ch2power = sqrt(DQA_Power(4,:).^2 + DQA_Power(3,:).^2); ch1_power = sqrt(DQA_Power(2,:)); ch2_power = sqrt(DQA_Power(5,:)); end

这是一个名为 `coh_fn` 的函数，它计算两个信号之间的频谱相关性。函数的输入参数包括两个信号 `ch1` 和 `ch2`，目标频率 `targetFreq`，以及采样频率 `fs`。函数的输出包括频率向量 `f`，信号1的功率谱密度 `ch1_power`，信号1和信号2的交叉功率谱密度 `ch1_ch2power`，以及信号2的功率谱密度 `ch2_power`。

函数的实现过程如下：

1. 首先，对信号 `ch1` 和 `ch2` 进行FFT变换，并进行归一化处理。

2. 计算互功率谱叠加，包括信号1的功率谱密度 `ch1_ch1`，信号1和信号2的交叉功率谱密度的虚部 `im_ch1_ch2`，信号2和信号1的交叉功率谱密度的实部 `re_ch2_ch1`，以及信号2的功率谱密度 `ch2_ch2`。

3. 进行滑动平均计算，通过设置窗口大小来对目标频率附近的功率谱密度进行平均计算。具体步骤包括确定窗口大小、遍历每个频率点、计算对应窗口内的功率谱密度均值，并存储到 `DQA_Power` 中。

4. 输出结果，包括频率向量 `f`，信号1和信号2的交叉功率谱密度 `ch1_ch2power`，信号1的功率谱密度 `ch1_power`，以及信号2的功率谱密度 `ch2_power`。

请注意，函数中使用的变量和计算过程是根据您提供的代码片段推测的，如果有任何错误或遗漏，请及时纠正。

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

这段代码实现了一种图像去噪算法，使用了Split Bregman方法。具体来说，该算法通过最小化一个带有$L_1$正则项的能量函数来去除噪声。其中，$L_1$正则项用于促使平滑图像的梯度尽可能小，从而去除噪声。

该算法的主要思想是将图像分解为梯度和残差两个部分，并分别对其进行处理。具体来说，算法首先通过FFT计算分母，并计算分子的两部分（其中一部分使用了差分算子），然后通过IFFT计算出分子除以分母的结果。接着，算法对计算得到的梯度进行$L_1$正则化，并更新残差。最后，算法计算当前的损失函数值和信噪比，并继续迭代直到达到最大迭代次数。

需要注意的是，该算法还可以根据label参数的不同取值，分别使用$L_2$正则项或$L_1$正则项来计算损失函数。同时，该算法还使用了一个特殊的变量$\beta$来平衡残差和梯度的影响，以实现更好的去噪效果。