clear; close all; clc; N = 256; x = double(imread('C:\Users\ATME\Desktop\2_0.png')); figure(1) subplot(221) imshow(x,gray(256));title('原始图像'); h = ones(4,4)/16; %点扩散函数 sigma = 15; %噪声方差 Xf = fft2(x); Hf = fft2(h,N,N); y = real(ifft2(Hf.*Xf))+sigma*randn(N,N); %退化图像 %y = filter2(h,x)+sigma*randn(N,N); %退化图像 subplot(222) imshow(y,gray(256));title('退化图像');

好的，根据您提供的代码，我来继续编写lucy-Richardson图像复原的代码，如下所示：

% lucy-Richardson图像复原
iter = 20; % 迭代次数
x_hat = y; % 初始化复原图像
for i = 1:iter
    % 更新复原图像
    x_hat = x_hat.*real(ifft2(Hf.*Xf./fft2(x_hat.*h)));
    % 显示复原图像
    if mod(i,5)==0 % 每迭代5次显示一次图像
        subplot(2,2,3)
        imshow(x_hat,gray(256));title(['第',num2str(i),'次迭代']);
        drawnow; % 实时刷新图像
    end
end
subplot(2,2,4)
imshow(x_hat,gray(256));title('复原图像');

上述代码中的`iter`表示迭代次数，`x_hat`表示复原图像，初始值为退化图像`y`。在每次迭代中，根据lucy-Richardson算法的公式，更新复原图像`x_hat`，并显示当前复原图像。最终得到的`x_hat`即为复原后的图像。

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clc; close all; clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 X0=data0(70:1000,:);%对应的频率 Y0=data(70:1000,:);%对应的信号幅值 n = length(Y0); % 初始化距离之和为0 %distance_sum = 0; % 计算每个点前一点和后一点的距离之和 for i = 1:n distance_sum = 0; % 计算前一点的下标 pre_index = i - 1; if pre_index == 0 % 如果是第一个点，前一点下标为n pre_index = n; end % 计算后一点的下标 next_index = i + 1; if next_index > n % 如果是最后一个点，后一点下标为1 next_index =n; end % 计算前一点和后一点的距离 pre_distance(i) = norm(Y0(i,:) - Y0(pre_index,:)); next_distance(i)= norm(Y0(i,:) - Y0(next_index,:)); % 累加距离之和 distance_sum(i)= + pre_distance(i) + next_distance(i); end % 打印距离之和 disp(distance_sum);

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的数据，并对其中的信号数据进行处理。具体来说，首先从 Excel 文件中读取第二列（B列）的数据，然后选取其中的一部分数据进行处理，即从第70行到第1000行。接下来，对于选取的每个数据点，计算其前一个点与后一个点之间的距离，并将两个距离之和作为该点的距离之和。最后，将所有点的距离之和打印出来。这段代码可能是为了对信号数据进行分析或处理而编写的。

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

这是因为在上面的代码中，Y_train 还未被定义。你可以按照下面的代码进行修改：

clc
clear
load fisheriris;

X = meas(:,3:4);
Y = species;

cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 

Y_train = grp2idx(Y(cv.training));
Y_test = grp2idx(Y(cv.test));

X_train = X(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);

svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train);
Y_pred = predict(svm_model,X_test);

accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test);

这样就可以顺利运行了。