帮我写一个f-k偏移成像的程序

时间: 2023-06-06 12:08:07 浏览: 123
好的,我能够为您提供较为基础的f-k偏移成像程序,您需要提供实际数据和参数。以下是代码示例: ```python import numpy as np from scipy.fftpack import fft2, ifft2, fftshift, ifftshift def fk_migrate(data, vel, freq_samp): nx, nz = data.shape dx = dy = dz = 1 # 假设网格间距为1 nfreq, nv = vel.shape df = freq_samp / nfreq nzp = int(2**np.ceil(np.log2(nz * 1.5))) nkp = int(2**np.ceil(np.log2(nx * 1.5))) zp = np.zeros((nx, nzp - nz)) dp = np.zeros((nkp - nx, nzp)) data = np.hstack((data, zp)) data = np.vstack((data, dp)) G = np.zeros((nfreq, nkp, nzp), complex) for iw in range(nfreq): k = np.linspace(-np.pi / dx, np.pi / dx, nkp)[:, None] w = 2 * np.pi * iw * df fz = fftshift(np.exp(-1j * w * np.sqrt(vel[iw, :]**2 - k**2))) fzm = np.hstack((fz, np.conj(fz[:, :0:-1]))) G[iw] = fzm DM = ifft2(G * fft2(data)) DM = DM.real DM = DM[:nx, :nz] return DM ``` 请注意,此代码仅提供基础算法,具体实现需要结合具体数据和参数进行调整。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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