本文關(guān)鍵詞： 頻譜分析 稀疏傅里葉變換 迭代更新 頻譜隨機(jī)重排　出處：《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：快速傅里葉變換(FFT)是信號(hào)分析領(lǐng)域的重要算法,具有極其重要的地位。稀疏傅里葉變換(SFFT)是一種低復(fù)雜度的傅里葉變換算法,其計(jì)算速度是FFT的10~100倍,但是目前的SFFT算法均需要知道信號(hào)的稀疏度。針對(duì)該問題,文章提出了一種基于迭代更新的SFFT改進(jìn)算法。該算法在信號(hào)稀疏度未知的情況下,通過循環(huán)迭代對(duì)信號(hào)進(jìn)行更新并設(shè)置合適的噪聲門限來終止迭代。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法計(jì)算精度高,抗噪性能好,能很好地解決稀疏度未知信號(hào)的頻譜分析問題,擴(kuò)展原算法的適用性。
[Abstract]:Fast Fourier Transform ( FFT ) is an important algorithm in the field of signal analysis , which is of great importance . The sparse Fourier transform ( SFFT ) is a low - complexity Fourier transform algorithm , and its computation speed is 10 - 100 times of the FFT , but the current SFFT algorithm needs to know the sparsity of the signal .

【作者單位】： 信息工程大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61401511)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 0引言離散傅里葉變換(DFT)是數(shù)字信號(hào)分析和處理領(lǐng)域的一種重要變換[1],DFT的快速算法FFT在信號(hào)處理、密碼學(xué)、物理學(xué)、光學(xué)、音視頻和圖像壓縮等領(lǐng)域都有極為廣泛的應(yīng)用,其計(jì)算復(fù)雜度為O(nlogn)。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),FFT并不能完全達(dá)到速度上的要求,在醫(yī)學(xué)圖像處理等許多領(lǐng)域,

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