步骤一:选定一个sigma,实现数据频域重排。 频域重排主要是因为FFT之后,频域大值集中在一起,需要将这一伙打散,保证频域的稀疏性(sparse)。打散之后就能稀疏,依据定理(可见n越大,打散的可能性越大,从这里看,sigma与B还是有关系的,sigma体现了相邻频点的最小间隔,而B决定了每个bucket的宽度): 这里是按一定概率(概...
20世纪60年代中期,研究人员创造出了一种利用计算机实现的算法,称之为快速傅里叶变换(FFT)。相比未压缩的录音版本,MP3格式文件的体积之小简直令人惊叹,这让我们真正见识到了快速傅里叶变换的威力。 而利用被称为稀疏傅里叶变换(SFT)的新算法,数据流的处理速度会比快速傅里叶变换还要快上10倍至100倍。之所以能够如...
仿真参数为:阵元关于阵列中心对称分布,阵元均为理想的全向性天线单元,栅格间距d=0.5 λ,逆FFT与FFT运算点数K=16 384,迭代循环总次数Num=1 000次。 3.1 仿真结果 (1) 阵列大小为1 000,稀疏率为80%,旁瓣约束为 -33.0 dB的大型直线稀疏阵列优化结果如图2所示,得到的最优PSL为-21.28 dB。 (2) 阵列大小为1...
这是由基频和它的泛音列的距离决定的，低频离得近，高频离得远
为了抑制噪声并分解出原始信号的成分,可以利用FFT(快速傅里叶变换)来实现快速稀疏分解。 首先,我们需要理解LFM信号的基本特性。线性调频脉冲信号是具有恒定的脉冲重复频率的信号,其频率从一个固定的起始频率线性地变化到一个固定的结束频率。因此,LFM信号在频域上具有非常独特的谱特性,即频谱的幅度随着频率线性变化。
人能有意识感知的频率也就几千Hz。所以音乐就集中在那个频率发声。高频段的是构成音色的泛音，通常都会...
【摘要】稀疏网格是一种具有特殊分层插值性质的非均匀网格形式,稀疏网格上的离散傅立叶变换算法称为Hyperbolic Cross FFT算法.这一算法能够有效降低采样点数量,并将指数时间复杂度的d维DFT算法降低到O(Nlogd N) [10].六边形网格是另一种具有特殊性质的网格,具有在采样点数量较少和采样效率较高等优势.本文的研究工...
稀疏FFT,运算速度快,可用工程中,加快运算速度 稀疏FFT2017-06-11 上传大小:119KB 所需:50积分/C币 SFFT-master_SFFT_SFFT算法 稀疏傅立叶算法,matlab实现仿真,并对SFFT和FFT算法对同一数据的处理时间进行了对比。 上传者:weixin_42696271时间:2021-09-11 ...
本发明涉及一种基于FFT域稀疏信道估计方法,该方法包括下述步骤:建立上链信道矩阵模型;计算对应于接收端和发射端的噪声子空间;计算到达角和发射角的初始估计值:计算到达角和发射角目标估计值并获得接收端和发射端的阵列估计流形矩阵;计算路径增益估计值;利用接收端和发射端的阵列估计流行矩阵及路径增益估计值重构上链信道...