一种基于迭代更新的稀疏傅里叶变换改进算法

发布时间：2018-01-20 02:15

  本文关键词： 频谱分析 稀疏傅里叶变换 迭代更新 频谱随机重排　出处：《信息工程大学学报》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：快速傅里叶变换(FFT)是信号分析领域的重要算法,具有极其重要的地位。稀疏傅里叶变换(SFFT)是一种低复杂度的傅里叶变换算法,其计算速度是FFT的10~100倍,但是目前的SFFT算法均需要知道信号的稀疏度。针对该问题,文章提出了一种基于迭代更新的SFFT改进算法。该算法在信号稀疏度未知的情况下,通过循环迭代对信号进行更新并设置合适的噪声门限来终止迭代。实验结果表明,该算法计算精度高,抗噪性能好,能很好地解决稀疏度未知信号的频谱分析问题,扩展原算法的适用性。
[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 .

【作者单位】： 信息工程大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401511)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言离散傅里叶变换(DFT)是数字信号分析和处理领域的一种重要变换[1],DFT的快速算法FFT在信号处理、密码学、物理学、光学、音视频和图像压缩等领域都有极为广泛的应用,其计算复杂度为O(nlogn)。随着大数据的出现,FFT并不能完全达到速度上的要求,在医学图像处理等许多领域,

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