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与传统的通过逐行逐列分别做一维快速傅里叶变换(FFT)计算多维离散傅里叶变换(DFT)的方法不同,本文将多维同时并行处理,导出了一种更有效的计算多维DFT的并行快速傅里叶变换(PFFT)算法。 相似文献
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DTFT频谱细化特性分析及其快速算法设计 总被引:1,自引:0,他引:1
该文介绍了离散时间傅里叶变换 (Discrete Time Fourier Transform, DTFT)的一种等价定义式,分析了DTFT与线性调频Z变换(Chirp-Z transform)的联系与区别,推导出DTFT是一种特殊形式的Chirp-Z变换,具有频谱细化特性。设计了DTFT的快速算法,给出了算法实现步骤。算法计算量分析表明:在相同频率分辨率下,DTFT快速算法的计算量比Chirp-Z变换快速算法小。仿真结果验证了理论推导的正确性和DTFT在频率估计方面的优越性。 相似文献
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针对复杂运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中多普勒扩散导致的成像质量下降,该文在建立方位回波信号为立方相位信号(CPS)的基础上,提出一种基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像方法。该方法通过利用双线性立方相位函数,非均匀快速傅里叶变换(NUFFT),基于Chirp-z的尺度变换以及快速傅里叶变换(FFT)等操作,能够快速实现CPS参数估计和复杂运动目标的ISAR成像。由于实现过程均采用NUFFT和FFT快速实现,该方法计算量小,并且双线性操作可以保证其具有较好的抗噪声性能和交叉项抑制性能。理论分析和仿真结果验证了该ISAR成像算法的有效性。 相似文献
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针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题,引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型,提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩,并进行近似相位补偿,然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题,方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数,通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像,且具有一定的抗噪性。 相似文献
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在多通道系统中,通道之间的幅相不一致性往往会使系统的性能恶化。在基于阵列天线波束形成过程中,各通道之间的幅相不一致性会使阵列波束方向图发生畸变;在基于阵列的测向系统中,通道之间的不一致性会使测向伪谱噪底抬高,分辨率降低,因此进行信道均衡就显得特别重要。针对宽带多通道系统,在常规频域均衡算法的基础上提出了改进的频域均衡算法。本算法利用频域采样抽取的思想,并充分利用快速傅里叶变换(FFT)和快速傅里叶逆变换(IFFT)避免了矩阵乘法和求逆运算,大大降低了计算量,利于实际工程实现。仿真分析了该均衡算法的性能,验证了其有效性。 相似文献
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长序列信号快速相关及卷积的算法研究 总被引:9,自引:2,他引:7
文章通过对快速傅立叶变换(FFT)的算法原理分析,根据线性相关和卷积的数学特征及物理含义,针对长序列信号,提出了一种基于FFT的长序列快速相关及卷积算法,用C++进行了算法编程,在计算机上得到较好的实验效果,提高了运行速度,并结合算术傅立叶变换进行了改进。 相似文献
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Qing Huo Liu Xue Yuan Tang 《Electronics letters》1998,34(20):1913-1914
A nonuniform inverse fast Fourier transform (NU-IFFT) for nonuniformly sampled data is realised by combining the conjugate-gradient fast Fourier transform (CG-FFT) method with the newly developed nonuniform fast Fourier transform (NUFFT) algorithms. An example application of the algorithm in computational electromagnetics is presented 相似文献
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针对光OFDM系统存在高峰均功率比(PAPR),提出了一种基于离散哈特利变换(DHT)的选择映射抑制算法。采用快速哈特利逆变换(IFHT)代替传统的快速傅立叶逆变换(IFFT)和Hermi t i an对称算法,并结合非对称限幅法产生满足光OFDM系统要求的正、实值信号送入光纤信道。 相似文献
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雷达处理是压缩感知理论重要的应用方向之一,基于压缩感知的雷达处理可以降低对回波信号的采样速率要求,并且在部分应用中也可改善处理性能。然而,压缩感知重构算法的计算复杂性限制了压缩感知理论在实际雷达信号处理中的应用,尤其是大尺度雷达数据的处理。本文提出了一种基于压缩感知的雷达信号快速重构方法,利用均匀和非均匀快速傅里叶变换运算实现了常规压缩感知重构算法中的矩阵-向量乘法运算,有效降低了重构算法的计算复杂度,加快了压缩感知雷达信号的重构速度。同时,由于引入了快速傅里叶变换运算,该方法消除了大多数常规重构算法对感知矩阵的存储需求。仿真实验验证了该方法的可行性和高效性。 相似文献