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...
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...
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。
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...
Key words :thinned arrays; rectangular plane arrays; 2-D FFT; iteration loop 稀疏阵列由于其能以较少的阵列单元数构造高方向性天线阵,可以简化大规模天线阵的馈电网络复杂度以及成本低等原因达到了较广泛的应用,但同时阵列变稀也会出现非常高的旁瓣。稀疏阵列优化的主要目的是实现峰值旁瓣电平(PSL)的最优化。近...
附录D利用FFT实现基于MP的信号稀疏分解参考程序 %% MATLAB script for MP algorithm based on FFT % % %*** Preparation part *** % %***part 1:imput*** % %read signal data (to be processed) % Herewecan input different types of data, tocheck the program. % In this example, we...
文档介绍:稀疏傅里叶变换,Sparse Fourier Transform,FFT的革命性演进56、极端的法规,就是极端的不公。——西塞罗57、法律一旦成为人们的需要,人们就不再配享受自由了。——毕达哥拉斯58、法律规定的惩罚不是为了私人的利稀疏傅里叶变换,Sparse Fourier Transform,FFT的革命性演进56、极端的法规,就是极端的不公。—...
图像1DFFT-MP稀疏分解算法研究
提出FlashFFTConv方法,通过矩阵分解和稀疏卷积算法优化FFT卷积,提高卷积模型在长序列任务中的效率和准确性。【转发】@爱可可-爱生活:[LG]《FlashFFTConv: Efficient Convolutions for Long Sequences with Ten...
我绘制了很多音乐的FFT对数谱，Size是16384，发现它们总是在低频很饱满而高频很稀疏，为什么会这样？人...