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prDeep软件包提供运行该算法的代码，并包含基于深度神经网络的噪声鲁棒相位检索算法。

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简介：
该代码提供了一个使用MATLAB进行傅里叶变换的实现，其原始发行日期为2018年2月28日。参考编号#1：“prDeep：利用灵活的深度神经网络进行稳健相位检索”。作者包括克里斯托弗·梅斯勒、菲利普·施尼特、阿肖克·维拉拉加文和理查德·巴拉尼克。主要内容涉及一个脚本，即PR_demo.m，它展示了如何利用prDeep算法从噪声编码衍射和傅立叶测量中恢复相位。该脚本的核心函数prDeep.m实现了prDeep算法的基本实现，而HIO.m则提供了HIO算法的基础实现。此外，disambig2Drfft.m用于解决无相二维傅立叶变换中存在的相位和转换歧义问题。 此外，配套下载内容包含了针对不同噪声水平的训练好的DnCNN去噪器权重。 该项目依赖于D-AMP工具箱，必须在系统路径上配置；同时，MatConvNet也需要进行编译并添加到路径中。最后，FASTA工具箱同样需要包含在系统路径上才能正常使用。 MatConvNet 的安装需要先进行编译才能得以使用。

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  • MATLAB中的傅里叶变换实现- prDeep：此软件包提供用于执行prDeep的代码，涉及基于深度神经网络的噪声稳健相位恢复算法。
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    prDeep是一款专门利用深度神经网络进行噪声鲁棒性相位恢复的MATLAB工具包。它通过傅里叶变换实现高效准确的数据处理与分析。 MATLAB实现傅里叶变换代码的原始发行日期是2018年2月28日。 主要内容包括： - 脚本：PR_demo.m 演示使用prDeep从噪声编码衍射和傅立叶测量中进行相位恢复。 - 函数：prDeep.m 实现了prDeep，HIO.m 包含HIO算法的基本实现。 - 辅助功能：disambig2Drfft.m 用于无相2D傅立叶变换，并解决了具有相位和转换歧义的问题。 该代码包还包括针对各种噪声水平的经过训练的DnCNN去噪器权重。为了使用此代码，需要在路径中安装以下依赖项： - D-AMP工具箱 - MatConvNet（需先编译） - FASTA 请注意，在您的MATLAB环境中正确设置这些依赖关系是非常重要的。
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