【摘要】：稀疏傅里葉變換(sparse Fourier transform,SFT)是一種稀疏信號離散傅里葉變換的新算法,比傳統(tǒng)快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)更加高效.綜述了SFT的理論框架、約束條件及頻譜重排、窗函數(shù)濾波、降采樣FFT等關(guān)鍵技術(shù)問題,結(jié)合算法最新理論成果,歸納出4種不同的重構(gòu)方法:哈希映射法、混疊同余法、相位解碼法、二分查找法.最后介紹了SFT理論的應(yīng)用成果,并展望了其未來可能的發(fā)展方向.
[Abstract]:Sparse Fourier transform (sparse Fourier transform,SFT) is a new discrete Fourier transform algorithm for sparse signals, which is more efficient than traditional fast Fourier transform (fast Fourier transform,FFT). This paper summarizes the key technical problems of SFT, such as theoretical framework, constraints and spectrum rearrangement, window function filtering, down-sampling FFT and so on. Combined with the latest theoretical results of the algorithm, four different reconstruction methods are summarized: hash mapping method, aliasing congruence method, and so on. Phase decoding method, binary lookup method. Finally, the application of SFT theory is introduced, and its possible future development is prospected.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院;重慶通信學(xué)院信息工程系;
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2270947