MATLAB中ADMIRE图像重建代码的终止实现与应用

资源摘要信息:"ADMIRE是光圈域模型图像重建方法的简称，其核心在于基于模型的超声束成形技术。该方法从收集超声通道数据开始，通过为每个通道进行深度维度的短时傅立叶变换（STFT），进而对数据进行模型拟合。这种方法特别适合处理超声脉冲的带宽内频率，通过模型拟合提取出Kong径域数据。 在模型拟合过程中，通常采用含有局部化建模波阵面的模型，这些模型基于从不同散射位置返回到Kong径的数据。为了实现有效的数据拟合，运用了具有弹性网正则化的线性回归方法，目标函数通过循环坐标下降优化算法来最小化。该目标函数涉及多个变量，包括观察值的数量、预测变量的数量、模型矩阵、观察矢量、模型系数矢量、正则化系数以及L1和L2正则化的权重因子。 目标函数最小化旨在估计各个散射位置对一组给定Kong径域频率数据的贡献度。一旦模型拟合完成，将只使用对多径或离轴散射无贡献的散射位置来重建每个频率的杂散光圈域数据。 ADMIRE的实现依赖于高级计算和优化技术，这对于超声图像重建非常关键。 整个过程需要借助专业软件如MATLAB进行编程实现。MATLAB提供了强大的数值计算和图形处理功能，非常适合于处理复杂的数学和工程计算任务。在本例中，MATLAB被用于执行上述的STFT变换、模型拟合以及最终的图像重建等关键步骤。 标签“系统开源”表明ADMIRE相关的代码或工具可能是开源的。这通常意味着这些资源可由任何个人或团体自由使用、修改和重新分发，通常伴随着一种开源许可证，如GPL或MIT许可证。开源软件的普及可以促进技术创新和协作，因为用户可以访问源代码并对其进行自定义。 压缩包子文件的文件名称列表中的“ADMIRE-master”表示ADMIRE项目的源代码被组织在一个版本控制系统中，例如Git。列表中的“master”通常指的是主分支，代表了项目的主开发线。用户可以下载这个master分支来获取最新的ADMIRE代码，或者作为项目开发的基础。 ADMIRE方法的成功应用，如超声图像的高精度重建，将极大地依赖于高质量的超声通道数据、有效的STFT变换以及准确的模型拟合技术。ADMIRE项目在开源社区的存在将鼓励跨学科的合作，有助于改进现有技术，并可能衍生出新的应用和创新。"