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基于Matlab的SIRT算法实现

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简介：
本研究利用MATLAB软件平台实现了SIRT（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique）算法，并对其性能进行了分析和优化。通过实验验证了该方法在图像重建中的有效性和优越性。 本程序主要对SIRT算法进行Matlab实现，共包含三个m文件。运行时，首先执行GenerateSIRTSystemMatrix.m生成系统矩阵A。然后，在每次需要重建图像时分别运行一次SIRTOnce.m或SIRTOnceSTD.m。其中，SIRTOnce.m对应了固定步长的SIRT算法；而SIRTOnceSTD.m则是采用最速下降原理对迭代步长进行优化后的SIRT算法，并且还使用FBP算法进行了对比重建。

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  • 基于Matlab的SIRT算法实现
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    本研究利用MATLAB软件平台实现了SIRT（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique）算法，并对其性能进行了分析和优化。通过实验验证了该方法在图像重建中的有效性和优越性。 本程序主要对SIRT算法进行Matlab实现，共包含三个m文件。运行时，首先执行GenerateSIRTSystemMatrix.m生成系统矩阵A。然后，在每次需要重建图像时分别运行一次SIRTOnce.m或SIRTOnceSTD.m。其中，SIRTOnce.m对应了固定步长的SIRT算法；而SIRTOnceSTD.m则是采用最速下降原理对迭代步长进行优化后的SIRT算法，并且还使用FBP算法进行了对比重建。
     
  • MATLAB中的SIRT算法
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    简介：SIRT算法是一种迭代重建技术，在MATLAB中实现用于解决线性逆问题，尤其在计算机断层扫描(CT)图像重建领域有重要应用。 本代码基于MATLAB实现层析反演SIRT算法过程，能够帮助大家通过MATLAB来完成整个流程。
     
  • MATLAB下的SIRT CT重建算法
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    本研究在MATLAB环境下开发并优化了用于计算机断层扫描（CT）图像重建的SIRT算法，提升图像质量和重建效率。 基本的SIRT重建算法已经调试完毕并可以运行。目前实现得较为基础，如果有兴趣的话可以在现有基础上添加更多功能。欢迎交流讨论。
     
  • 超声CT反演算法及迭代方法（如ART和SIRT）的MATLAB实现代码
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    本项目致力于开发并优化基于MATLAB平台的超声计算机断层扫描(CT)技术中的核心反演算法及其迭代求解策略，包括但不限于Algebraic Reconstruction Technique (ART) 和 Simultaneous Iterative Reconstruction Technique (SIRT)，以期在医学影像重建领域内提升图像质量与计算效率。 在1937年，Kaczmarz提出了代数重建技术（Algebraic Reconstruction Techniques, ART）。该算法的基本思想是先假设一个解f0，并将其代入方程τ=Af求出投影残差值e；然后利用残差值和实际投影值τ的差异∆τ0进行反向投影，修正初始猜测解f0。经过r次迭代后，当误差满足预设精度时得到最终图像。 联合迭代重建法（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, SIRT）是对ART算法的一种改进版本。通过分析可以发现，ART算法的特点是在每次迭代过程中只使用一条射线的信息；因此如果这条射线的投影数据存在误差，则会在解中引入错误，并放大这些误差的影响。 在超声层析成像领域还有一种常用的方法，在纠正每个网格单元（像素）中的波速值时会利用所有射线的数据来计算平均修正量，以此进行逐个调整。当使用ART和SIRT方法来进行超声反演处理时，可以采用上述程序实现改进后的重建过程。
     
  • 基于MATLAB的基2FFT算法实现
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    本项目基于MATLAB平台，旨在实现并分析快速傅里叶变换（FFT）中的基2算法。通过代码优化与性能测试，探索其在信号处理领域的应用价值。 基2FFT算法的MATLAB实现与MATLAB函数fft的仿真结果进行了对比，结果显示自己编写的代码能够成功实现fft功能。
     
  • 基于MATLAB的Hopfield算法实现
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    本项目运用MATLAB编程环境实现了Hopfield神经网络算法，并进行了仿真测试，旨在研究其在模式识别和优化问题中的应用。 人工神经网络Hopfield算法的MATLAB实现
     
  • 基于Matlab的DBSCAN算法实现
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    本简介介绍了一种基于Matlab编程环境下的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法实现。该方法能够有效地发现任意形状的聚类，并且对于噪声数据具有较强的鲁棒性，适用于大数据集的聚类分析。文中详细阐述了DBSCAN算法的核心原理、参数选择及其实现步骤，并通过具体实例展示了如何利用Matlab进行代码编写和结果可视化。 基于密度的聚类算法DBSCAN在Matlab上的实现。文档包含两个txt格式的数据集文件，读者可以替换这些数据集来体验DBScan算法的不同聚类结果。
     
  • 基于MATLAB的GraphCut算法实现
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    本项目基于MATLAB平台实现了GraphCut算法，并应用于图像分割领域。通过优化图论模型，提高了计算效率和分割精度，为图像处理提供了一种有效的工具。 使用MATLAB实现的GraphCut算法适合初学者学习和使用。
     
  • 基于MATLAB的ICP算法实现
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    本简介讨论了利用MATLAB软件平台对迭代最近点（ICP）算法的实现方法。通过详细分析和编程实践，展示了如何在二维或三维空间中应用该算法进行点云数据配准，并优化其性能以适应不同的应用场景需求。 利用ICP算法进行点云拼接的方法涉及详细的手动编程过程，而不是调用MATLAB自带的函数来完成任务。这种方法需要深入理解ICP算法的工作原理，并在代码中实现其核心步骤。通过这种方式可以获得对整个处理流程更全面的理解和控制能力。
     
  • 基于Matlab的RLS算法实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了递归最小二乘法（RLS）算法，详细展示了信号处理中参数估计的经典方法。通过编程实践加深了对自适应滤波理论的理解与应用。 本例展示了基本RLS算法的Matlab实现程序，并分析了不同参数对该算法性能的影响，适合初学者使用。