分数阶Fourier变换的测不准原理

该文参考Fourier变换的性质研究了离散分数阶Fourier变换的测不准原理以及连续分数阶Fourier变换在Lebesgue测度下的测不准原理,使得分数阶Fourier变换的测不准原理性质更一般化.

离散傅立叶变换(DFT)计算中一些问题的论证

在时频信号分析领域中 ,DFT是一个常见的术语 ,尤其是在它的高效算法FFT出现以后 ,信号分析中的其他运算也常常尽可能转化为DFT以提高运算速度。但作者在开发虚拟频谱分析仪中了解到 ,对DFT及其逆变换 (IDFT)的计算存在着两套公式 ,导致不同信号分析人员 ,或不同时频信号分析仪计算出的DFT结果不一致 ,其物理意义也不分明。作者首先阐述了以前文献中定义DFT时所依据的周期延拓原理 ,然后分别用待定系数法和类比演变法论证了在周期延拓原理的认识下 ,DFT的计算公式采用式 ( 3)更具合理性 ,指出并纠正了以前诸多文献中定义DFT计算公式时 ,推导过程中存在的一个不当之处 ,对以前认为DFT及其IDFT的计算存在两套公式是一种习惯的不恰当观点加以了澄清 ,最后以三个算例直观地验证了作者观点的正确性。

一种改进的二维离散极坐标Fourier变换快速算法

在雷达天线、图象配准、图象检索等领域内常常需要用极坐标表示二维数字信号的离散Fourier变换(DFT) .与笛卡尔坐标系下的二维DFT不同 ,二维离散极坐标Fourier变换 (DPFT)不具有行列可分性 ,直接计算非常耗时 .本文提出一种改进的DPFT的快速算法 .该算法针对二维阵列实信号 ,算法全部过程可用一维运算实现 ,大大降低了计算复杂度并且适用于实时处理 .实验中与直接运算方法相比较 。

离散分数阶Fourier变换的LFM信号时延估计

根据Ozaktas的采样型离散分数阶Fourier变换算法,针对线性调频信号,结合分数阶Fourier变换对线性调频(LFM)信号的独特聚集性,研究了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换的含多普勒的LFM信号时延估计,给出了线性调频体制雷达分数阶Fourier域的目标检测与测距具体实现,并与经典数字脉压对雷达目标测距的分辨力、时延估计误差、运算量进行对比分析,结果验证了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换时延估计的可行性及有效性。

2.5维直流电法正演中Fourier逆变换离散波数的最优化选取

从优化模型和计算方法 2方面改进点源2.5维直流电法正演中Fourier逆变换离散波数的最优化选取方法。首先利用均匀半空间点源电位的精确解,基于最小二乘法给出计算离散波数的改进非线性最优化问题;然后,利用差分进化(DE)算法进行求解;最后,研究参与计算的电极距数对模拟精度的影响。对具有解析解的典型地电模型,通过与已有文献计算结果进行比较,验证方法的可行性。研究结果表明:增加参与计算的电极距数可有效提高视电阻率曲线近源处的计算精度,并能保证较大电性差异情形下的计算精度;与现有离散波数相比,本文方法得到的波数具有更高的精度和更大的适用范围。

离散分数阶Fourier变换的阶数分解算法

分数阶Fourier变换在科学计算和工程中有广泛应用前景,但现有的离散分数阶Fourier变换(DFRFT)缺乏有效的快速算法。本文给出了一种采用阶数分解的DFRFT算法,由特定阶数DFRFT的加权和可得到任意分数阶域的DFRFT,权系数由DFTHermite本征值和附加零构成序列的离散Fourier反变换(IDFT)得到,且在搜索最佳分数阶域的过程中仅需计算一次IDFT,无需重新计算其所有变换核,从而可有效减少运算量,适合于应用在分数阶域的多分量信号检测和滤波处理中,仿真结果表明了该算法的有效性。

二维离散分数阶Fourier变换的双混沌图像加密算法

针对现今分数阶Fourier变换和传统混沌加密的不足,提出了一种基于二维离散分数阶Fourier变换的双混沌图像加密算法。该算法首先借助明文图像信息生成辅助密钥矩阵与输入密钥相结合得到混沌序列,再将生成的中间密文作为二维离散分数阶Fourier变换输入,最后进行置乱操作,使得明文信息得到很好的隐藏。通过实验仿真表明,该算法不仅能有效抵抗统计特征攻击、差分攻击,而且大大改善经传统分数阶Fourier变换后直方图像不平滑的缺点,达到很好的加密效果。

基于离散Fourier变换的通信网可靠性数据挖掘算法模型

In this paper, it presents a data mining model based on Discrete Fourier Transform (DFT)theory for relia-bility data of communication networks, it helps us analyze aberrance data information and provide a method to analy-sis and evaluate reliability data for management of communication network. It's effective and convenient by a practicalapplication.

基于离散时间分数阶Fourier变换的多抽样率信号处理

多抽样率技术广泛应用于信号的分频带编码,图像压缩等领域.文中基于离散时间分数阶Fourier变换的chirp周期性和分数阶域滤波,定义了分数阶域等效滤波器.在此概念的基础上,得到了分数阶域等效滤波器的时域直接实现高效结构.然后导出了基于分数阶域等效滤波器的多相实现结构,并得到了分数阶抽样率转换系统的多相实现和分数阶域滤波器的多抽样率实现.最后得到分数阶差分抽样滤波器组和非均匀抽样滤波器组线性相位准确重建条件.

循环移位离散Chirp-Fourier变换

离散Fourier变换(DFT)具有循环移位的特性。同样,源于DFT的离散Chirp-Fourier变换(DCFT)也具有循环移位的特性。该文提出了循环移位DCFT的概念,并根据这一概念给出了一种新的chirp信号的检测方法。该方法充分利用了chirp信号和噪声的特点,即chirp信号的调频率和初始频率不随时间变化而噪声的调频率和初始频率随时间随机变化,因此该方法具有更好的检测性能。与DCFT方法相比,实验结果表明,在低信噪比下该文提出的chirp信号的检测方法达到了良好的效果。

二维离散傅里叶变换DFT（2^n;2）计算复杂性与张量乘积

本文从(?)单代数中的直和、张量乘积与离散傅里叶变换之间的关系出发,提出用直和、张量乘积表示的二维离散傅里叶变换DFT(2(?))各种算法的矩阵表示式。这种矩阵张量乘积表示式不仅揭示了各种DFT((?)2)算法之间内在联系和便于比较它们的计算复杂性,而且给出获得最小乘法次数的DFT(2(?)2)算法的途径,从而从理论上论证计算DFT(2(?)2)所需的最小实数乘法次数为2(?)-3n2(?)+3.2(?)+8。

离散Fourier变换并行算法综述

本文详细介绍了 1 - D DFT精确计算的六步框架并行算法和按位并行计算法 ,以及按位计算法在 2 - D Mesh和 Torus上的模拟实现 ,同时介绍了近似计算中的基于奇异值分解的算法和基于快速多极方法的算法。对于 2 - D DFT,本文介绍了并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并分析了其优缺点。

基于离散分数阶Fourier变换本征矢量分解的图像加密算法

针对目前采用分数阶傅里叶变换对图像进行加密的算法中,其主要存在密钥敏感性较差等不足,提出一种将离散分数阶Fourier变换与指数随机相位掩膜、Logistic混沌映射结合起来进行加密的新算法。该算法在加密过程采用离散分数阶Fourier变换本征矢量分解的方法进行运算,显著提高了加密系统的安全性能。首先,对原始图像进行Logistic映射混沌置乱处理,接着与第一个指数随机矩阵A相乘,之后再经α阶离散的分数阶Fourier变换;其次,与第二个指数随机矩阵B相乘,再经β阶离散的分数阶Fourier变换;最后,利用Logistic映射对图像再次进行置乱处理来获得最终的密文图像。仿真结果表明:与其他类似加密机制相比,该加密系统兼顾了更强的密钥敏感性以及更高的安全性。

高维离散Fourier变换的一种快速算法

给出了一种高维整点的编码技术,进而得到了高维离散Pourier变换的一种快速算法。与现行的行列算法相比,乘法次数和迭代次数都大大减少。

基于离散Fourier变换的非线性滤波图像去噪算法

传统的低通滤波去噪算法在滤除噪声的同时会使图像边缘模糊.为了更好地保留图像的边缘信息,该文提出了一种保留具有较大模值的Fourier变换系数的非线性滤波方法.实验结果表明,该算法在滤除噪声的同时还能较好地保留图像的边缘信息.

基于离散Fourier变换的有源电力滤波器应用

提出一种改进的离散Fourier变换和离散Fourier反变换算法 ,在基于数字信号处理器 (TMS32 0C32 )的并联型有源电力滤波器中 ,对电网用户端畸变的谐波电流信号进行快速的离散化分频 ,并依据分频结果获取补偿指定次或指定若干次谐波电流指令信号。最后 ,用实验对该方法进行了验证。

量子离散Fourier变换在离子阱中的实现方案

在Cirac Zoller模型的框架下 ,讨论在离子阱中如何利用幺正操作实施量子离散Fourier变换的方案。由于量子离散Fourier变换可由两个基本操作组合而成 ,因此讨论虽集中在对一个和两个量子比特的操作上 ,但实质上已能处理任意多个量子比特的问题。

特征分解型离散分数阶Fourier变换

分数阶Fourier变换作为Fourier变换的广义形式,广泛应用于科学计算和研究,离散分数阶Fourier变换是其得以应用的关键。特征分解算法是由可交换对角矩阵得到近似连续Hermite-Gaussian函数的特征向量,再对Hermite-Gaussian函数进行加权和运算。对一种基于数特征分解的方法进行了改进,并进行计算机仿真。仿真结果表明所得的Hermite-Gaussian函数与连续函数的近似度更为优异,从而提高了离散分数阶Fourier变换的近似度。

离散分数阶Fourier变换的实现及有限字长效应分析

分数阶Fourier变换广泛的应用提出了在DSP上实现分数阶Fourier变换的需求。文章首先对离散分数阶Fourier变换算法的实现进行了改进,用额外的存储空间减少了运算量和误差。针对在定点DSP上的实现,对有限字长效应进行了理论分析,发现误差的方差随着计算点数线性增长,随着数据的存储字长呈指数下降。仿真结果表明了理论分析的正确性。

基于Fourier变换离散化的连续小波变换频域算法

对于固定的尺度,小波变换是待分析信号与小波基函数的线性卷积。当小波基函数的Fourier变换有显式表达式时,利用其Fourier变换进行线性卷积称为小波变换的频域计算方法。由于线性卷积的长度大于信号的长度,因此,选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数也是一个亟需回答的问题。本文利用Fourier变换的离散化和离散Fourier变换的关系由小波变换时域算法推导了小波变换频域算法,证明了时域算法与频域算法的等价性;解释了这两种方法分别应该选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数;分析了频域算法产生边界效应的原因;给出了频域算法中参数的选取方法,以便克服边界效应。时间复杂度分析以及数值实验均表明了频域算法至少比时域算法减少了1/3的运行时间。