천문학, 통신, X선 결정학, 공학등 여러 분야에서 부분정보, 즉 크기 스펙트럼이나 위상 스텍트럼 중 어느 하나만 가지고 원래신호를 근사적으로 복원하는 일은 매우 중요하고도 유용하다. 본 논문에서는 위상정보로부터 크기정보를 추정하여 원래의 저주파신호를 복원하는 반복 알고리즘을 시도하였다. 제안된 방법에서는 기존방법에서 지세도니 일정상수 함수를 초기 크기정보를 택하는 대신에 지수함수를 택하고, 여기에 적응 알고리즘을 부가적용하여 수렴속도는 물론 메모리 사용면에서도 상당한 개선을 이룰 수가 있었다.
In the fields of astronomy, communication, X-ray crystallography, and engineering, it is a very important and useful fact that the original signal can be reconstructed from a partial information, only spectral magnitude or phase, of the signal. In this paper, we proposed a modified iterative algorithm to solve the Magnitude Retrieval Problem (MRP) for 1-D, 2-D signals. In oder to accelerate the convergence rate, the unit constant initial function which is used in the references is replaced by the exponential initial function for the modified adaptive iterative method. As a result, MRP with 1-D signal and low-pass detail image is significantly enhanced from an iterative convergence rate and a computer storage memory points of view.
