POCS（投影到凸集）通常用于重建部分傅立叶 MRI 数据。 此实现适用于笛卡尔网格上的 2D 或 3D 数据。 它针对速度进行了优化，并自动检测非对称采样维度。 输入数据通常被假定为多通道 k 空间信号，通道（或线圈）的第一维。 但是，您可以传递纯二维数组。 [im, kspFull] = pocs( kspIn, iter, watchProgr ) === 输入 === kspIn：简化的笛卡尔 MRI 数据集任何维度都可以减少， 但只有一个减少暗淡。 由于物理/数学而被允许。 kspIn 允许的形状是... ... Ny x Nx ... Nc x Ny x Nx ... Nc x Ny x Nx x Nz Nc == 接收通道/线圈的数量。 kspIn 可以是零填充数组，因此部分傅立叶性质很明显。 或者 kspIn 只能是测量数据，然后我们尝试自动找到 k 空间中

多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离，刘宝华，李运华，分数阶Fourier变换由于其特有的性质，非常适和处理LFM信号，尤其是作为一种线性变换，可以克服多分量LFM信号的交叉项的干扰。本文在��

傅立叶递质 基于FPGA的可变QAM发送器，具有可扩展的时域和频域混合信号处理功能。 详细信息和说明可以在找到。 现场可编程门阵列（FPGA）的灵活性及其并行处理能力使它们成为通信系统中数字信号处理的理想选择。 但是，如今，随着我们进入频率范围并且基于FPGA的设备的时钟频率低于1GHz，空中性能的进一步改善悬而未决。 能够在频率壁限制内满足性能优化的新方法变得非常重要。 在这种情况下，本文采用了像正交幅度调制（QAM）和时域和频域混合方法这样的有效调制技术，来采用基于FPGA的通用可扩展QAM发送器，并在混合域中执行滤波器并行化。 本文开发的系统在时钟频率低至62.5MHz的情况下，对于QAM-16格式实现了4Gb / s的吞吐量，从而为时钟频率受限的应用铺平了前景广阔的方法。 可以在以下地址找到完整论文的链接： : 。 该项目是我在硕士论文的结果，可。 编辑 提供集成前向纠

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图像卷积操作matlab代码傅立叶图像优化和反卷积 该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施。 作者 弗雷德里克·邓布根（） SabineSüsstrunk教授 概述 该存储库包含以下脚本： python / Convolution.ipynb matlab / Convolution.m 用于可视化空间和傅立叶域中卷积的脚本。 python / Optimization.ipynb matlab / Optimization.m 用于解决Fourier域中图像模糊化示例的脚本。 python / tools.py python / psf2otf.py matlab / sh_computation.m matlab / vec2mat.m 绘图工具和其他基本操作。 贡献 我们对任何形式的贡献感到高兴（以不同的编程语言实现，改进现有代码等）。 如果您要在代码中添加一些内容，请提交请求请求，或者给我们发送电子邮件。 致谢 我们要感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士和Radhakrish