稀疏傅里叶变换理论及研究进展

发布时间：2018-10-14 16:02

【摘要】：稀疏傅里叶变换(sparse Fourier transform,SFT)是一种稀疏信号离散傅里叶变换的新算法,比传统快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)更加高效.综述了SFT的理论框架、约束条件及频谱重排、窗函数滤波、降采样FFT等关键技术问题,结合算法最新理论成果,归纳出4种不同的重构方法:哈希映射法、混叠同余法、相位解码法、二分查找法.最后介绍了SFT理论的应用成果,并展望了其未来可能的发展方向.
[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.
【作者单位】： 北京理工大学信息与电子学院;重庆通信学院信息工程系;
【分类号】：TN911.7

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