基于快速傅里叶变换FFT量化乒乓球拍底板性能的研究

乒乓球拍底板性能的量化参数是专业球员合理选择球板的重要根据。依有限元力学分析,球板具有n个即多阶固有频率的属性以及对应的固有振型。获取它们具体的数值是基于快速傅里叶变换FFT测量方法,数学意义上,周期函数均可展开为傅里叶级数,时域波可分解为无穷多个离散的频率域的谐波。快速傅里叶变换FFT的算法提高了计算速度,使多频率数值的快速取样测量成为可能。激励下的球板测试实验证明了前述的猜想,可以获得每一只球板的频谱图,从“鹤立鸡群”的尖峰检出他们具体的频率数值,实现了多阶固有频率数值测试一次性完成。为探寻固有频率对应的振型,采用同频共振的实验方法,绘制出1-5阶固有频率的节线图和振型图。课题推荐横板和直板2只样品参数作为量化对比的基准值。

基于超复数傅里叶变换的彩色图像水印算法

提出了一种基于四元数傅里叶变换(QFFT)和改进的量化索引调制(QIM)算法的彩色图像数字水印嵌入算法,对载体图像进行QFFT变换,对水印图像进行压缩及量化编码,从而嵌入到经过QFFT变换的载体图像的分量中,实现了水印的嵌入以及盲提取.实验结果表明,基于带失真补偿的QIM算法的水印算法对比传统QIM,实现了不可见性和鲁棒性的较好折衷,对高斯、椒盐噪声、JPEG压缩、遮挡、滤波以及图像增强攻击有更好的鲁棒性.

基于超复数傅里叶变换的自适应显著性检测

针对已有方法对不同尺寸的显著目标以及对多个显著目标检测效果不佳的问题,提出了一种基于超复数傅里叶变换(HFT)模型的改进算法。通过将HFT模型的后处理过程扩展为中值滤波和自适应高斯模糊处理,解决了对小尺寸目标及多目标的检测问题,取得了更加精确和稳定的检测效果。首先,将原始图像变换到对立色彩空间(RG-BY-I),并进行超复数傅里叶变换;然后,对图像频谱进行多尺度频域滤波、超复数傅里叶反变换得到一组多尺度下的显著图;最后,依据熵准则从显著图组中选取最优显著图,并通过中值滤波和自适应高斯模糊得到最终显著图。在Bruce、Judd、Img Sal三个数据集上与9种方法进行对比实验,受试者接收曲线下面积(AUC)在3个数据集上分别较目前最佳模型提高了2.5%、5.3%和1.2%。实验结果表明,所提方法能够很好地检测不同尺寸的显著性目标,清晰地区分多个显著性目标。

快速傅里叶变换(FFT)与小波变换技术

快速傅里叶变换是数字信号系统中解决离散问题较有效的手段.但是傅里叶变换缺乏空间局部特性,难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.近年来兴起的小波变换技术同时具有良好的时域和频域局部特性,因而广泛应用于图象工程、信号分析、图象压缩等领域.本文给出了 FFT 与小波变换闻的关系并对其应用原理进行了分析.

有限冲击响应滤波(FIR)和快速傅里叶变换(FFT)在激发极化法中的应用

在水文工程地质和物探找矿等领域,由于二次场电压受到多种噪声干扰,常规的硬件补偿电路或滤波电路有时无法达到精度和实时处理的要求,甚至增加系统设计的难度和成本。为了解决这些问题,提出并实现将有限冲击响应(finite impulse response,FIR)滤波和快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)应用在需要通过测量二次场电压测明某一区域内视电阻率或视幅频率的分布式激发极化法中。通过Matlab仿真和水槽模型试验模拟和验证了FIR滤波和FFT在激发极化法中的可行性和有效性。

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。

一种结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法

以2为基(即N=2m)的FFT算法在N不等于2的幂2m时,需要用补0的方法将x(n)延长为2m,这种补0的方法对于某些对图像直接在频域进行的处理会产生影响。本文给出当图像大小N为偶数但不为2的幂时的不需补0的结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法。实验结果表明对于常用的图像存储格式,该算法速度接近FFT,并且不会对图像频谱进行的直接处理带来负面影响,在图像处理方面和快速傅里叶变换相比具有一定的优势。

基于快速傅里叶变换与误差最小原理的谐波分析方法

提出了基于快速傅里叶变换与误差最小原理的电力系统谐波分析方法。该方法设定了畸变波形模型和修正参数,当模型波形与实际波形之间的均方差最小时,模型参数可以代表实际波形的参数。为避免分析出的谐波次数不准确而出现无效参数,把实际采样数据分成训练组和测试组。在训练组中通过最陡下降梯度查询学习策略的迭代循环修正参数。在测试组中检测谐波次数的正确性,获得有效的谐波分析结果,实现对次谐波和频率相隔很小的谐波的同步跟踪。仿真实验验证了该方法的有效性与易实现性。

基于快速傅里叶变换的谐波和间谐波检测修正算法

详细分析了FFT算法的频谱泄露和栅栏现象,研究了非同步采样下谐波和间谐波之间的频谱干扰特性,在此基础上提出了修正算法。该算法通过对FFT算法做简单变换,减少了频谱泄露误差,利用频域插值算法对谐波和间谐波分开进行分析检测,抑制了谐波和间谐波之间的相互干扰。结果表明,与直接运用FFT算法相比,提出的电力系统谐波和间谐波检测方法具有检测精度高和响应速度快的特点。

快速傅里叶变换乘法的性能研究

大数相乘是密码学的一种关键运算,其性能影响许多密码算法,如RSA、ElGamal等公钥密码运算的性能。对常见的大数乘法算法进行了实验、分析和比较,特别针对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法,分析了其在大数乘法中的应用,并与其他常见大数算法的效率进行了比较,归纳了快速傅里叶变换的优势范围与劣势范围。同时,由于快速傅里叶变换计算过程中有误差,当数据位足够多时,可能导致计算结果不正确,因此进一步分析了傅里叶快速变换计算正确的数据位上限,这些工作对于快速乘法算法的正确选择有重要的实际意义。

基于浮点DSP的快速傅里叶变换实现

论述了采用浮点数字信号处理(DSP)芯片TMS320VC33实现快速傅里叶变换(FFT)。分别采用了C语言和汇编语言实现FFT算法。实验结果验证了汇编语言比C语言更适合实现复杂算法,也验证了实现算法的正确性,表明了利用DSP控制器特有的反序间接寻址FFT的实现是很方便的,且实时性非常好。

快速傅里叶变换在光纤温度传感器中的应用

提出的荧光光纤温度测量系统,采用双光路双通道测量方式以及化学镀膜和热处理工艺相结合的微小荧光探头制作技术,在研究了微弱信号的检测和处理技术的基础上,采用快速傅里叶变换(FFT)技术对荧光信号进行消噪处理。结果表明,使用该法检测的荧光信号的信噪与传统消噪方法相比有很大提高,从而使系统具有较高的精度和温度分辨能力。该方法的研究克服了特殊环境及电磁干扰环境温度测量的难题。

频域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了频域抽取(DIF)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法。对多维频域信号的每一维,采用向量基2频域抽取法,导出了快速算法蝶形运算的一般形式。该FFT算法适合于维数为任意整数的情况,当维数为1时,算法退化为著名的频域抽取向量基2FFT算法。为了便于编程实现,以频域抽取3维向量基FFT算法为例,给出了快速算法实现流程,该流程易于向任意整数维推广。计算量比较结果显示,频域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低。

快速傅里叶变换算法在高精度剩余电流检测系统中的应用

介绍了剩余电流检测的硬件基础,引入差分输入,去掉共模干扰,分析了快速傅里叶变换(FFT)算法在剩余电流检测上的应用,加强系统的抗噪声能力,提高系统的测试精度。

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法 ,即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转 .该方法将旋转分成三步来实现 ,每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现 ,将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一 ,不需要另外的插值运算 .理论分析和实验结果表明 ,与以往的算法相比 。

超复数域小波变换的显著性检测

针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题,该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法。首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数,然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解,计算生成多尺度下的视觉显著图,最后由评价函数选出效果较好显著图合成最终视觉显著图。实验结果表明,该文方法能够有效地抑制背景干扰,快速、精确地找到完整的显著目标,具有较高的检测精确度。

应用FFT进行超长数字乘法的快速计算

通过研究超长数字的表示方法和FFT算法的改进 ,实现了超长数字乘法的快速计算 ,并给出了关键部分的算法 ,分析了算法的效率 ,为相关应用提供了一个借鉴。

基于快速傅里叶系数量化的音频掩密算法

MP3压缩是一种常用的破坏以音频信息为载体的秘密信息隐藏的主要手段之一为了能够很好地抵抗MP3压缩攻击,提出通过量化FFT直流系数来嵌入水印的算法。该算法结合MP3压缩攻击特点,引入同步机制及对原始数字音频进行自适应分段处理,根据分帧长度自适应确定量化步长,通过量化算法将水印嵌入到FFT直流系数。仿真实验结果表明,该算法不仅具有不可感知性好,对诸如MP3压缩、低通滤波、白噪声、重采样、重量化等攻击均有良好的鲁棒性。

基于超复数FFT的极化SAR图像匹配方法

极化合成孔径雷达(SAR)图像匹配是修正惯性导航累积误差及提高导航精度的重要手段。针对已有方法在匹配时未充分利用极化信息的问题,提出了一种基于超复数快速傅里叶变换(FFT)的极化SAR图像多通道联合匹配方法。首先,提出了一种基于Pauli分解的极化SAR图像超复数形式,实现了单通道图像处理方法的间接升维;然后,对其进行偶对分解及FFT;最后,通过计算超复数相位相关,获取待匹配极化SAR图像的匹配位置。该方法将多通道极化SAR图像作为三维空间的3个矢量,在匹配时充分利用了极化信息。试验结果表明,即使在极化SAR图像间存在局部差异及包含乘性噪声情况下,该方法仍能获得精确的匹配结果。

基于四元数傅里叶变换的彩色图像增强

在彩色图像超复数二维傅里叶变换方法的基础上,提出了基于四元数傅里叶变换方法对彩色图像在频域内进行降噪和增强处理,先利用高斯带通滤波器对彩色图像在频域内进行滤波,然后再通过四元数傅里叶逆运算获得滤波后的图像。仿真实验结果表明,该算法对彩色图像去噪具有良好的效果。