HIO-ER matlab代码

以下是一个简单的HIO-ER算法的Matlab示例代码：

function phase = hio_er_algorithm(amplitude, support, max_iterations, beta, threshold)
    n = length(amplitude);
    phase = rand(n, 1) * 2 * pi;  % 初始化相位

    for iteration = 1:max_iterations
        previous_phase = phase;

        % 计算复振幅
        complex_amplitude = amplitude .* exp(1i * phase);

        % Fourier变换
        fourier_transform = fftshift(fft(complex_amplitude));

        % 保留幅度信息，重构相位
        fourier_transform = amplitude .* exp(1i * angle(fourier_transform));

        % 逆Fourier变换
        inverse_transform = ifft(ifftshift(fourier_transform));

        % 更新相位
        phase = angle(inverse_transform);

        % 限制相位在支持内部
        phase(support == 0) = previous_phase(support == 0);

        % 错误减小步骤
        phase_error = angle(inverse_transform ./ amplitude);
        phase_error(support == 0) = 0;
        phase = phase - beta * phase_error;

        % 判断收敛条件
        if max(abs(phase - previous_phase)) < threshold
            break;
        end
    end
end

在这个示例代码中，`amplitude` 是物体的幅度信息，`support` 是物体的支持信息（即物体的形状或位置信息），`max_iterations` 是最大迭代次数，`beta` 是错误减小步骤的参数，`threshold` 是收敛条件的阈值。

该算法的基本思想与前面提到的Python示例代码相同。在每次迭代中，根据当前的相位估计计算出复振幅，然后根据幅度信息重构相位，并进行逆Fourier变换得到物体的估计。然后更新相位，限制相位在支持内部，并进行错误减小步骤以减小相位估计中的错误。重复以上步骤直到收敛。

需要注意的是，Matlab中的矩阵操作和函数调用方式与Python有所不同，因此代码略有差异。此代码仅提供了一个简单的示例供参考，实际应用中可能需要根据具体问题进行一些调整和修改。