基于连续傅里叶变换计算离散傅里叶变换的一种算法

介绍一种利用连续信号的傅里叶变换计算离散序列离散傅里叶变换的算法,给出了这种算法的应用实例,并对此算法的有效性进行了验证.     

一种实用的内插FFT信号处理方法

基于信号样本可以重建信号频谱包络,本文提出一种简单、实用的内插方法,将此方法的有效性和FFT的优越性结合起来应用于细化频率分辨率,以适应需要获取信号较多频谱信息的应用场合。     

基于改进的离散傅里叶变换图像分割算法研究

研究图像分割特征提取优化问题。由于外界信号噪声等问题而引起图像分割分辨率低,清晰度不高,提取图像的主要特征目标是图像分割中关键的技术,针对传统的图像特征提取分割算法无法完成对图像关键特征信息适度提取,另外图像分割计算复杂,为了有效的对图像进行分割,提出了一种改进的离散傅里叶变换的图像分割算法。采用傅里叶变换算法对图像中感兴趣的区域进行分割出来后,对各个分割区域特点进行描述并组成一定的结构,从而获得最优图像分割结果。仿真结果表明,改进的算法可以有效地提取复杂图像区域中的特征信息,分割效果明显,提高了图像分割的分辨率和清晰度。     

一种新的基于双向分数傅里叶变换和RGB映射图像保护算法

针对现有图像加密算法的缺点,提出一种新的图像加密算法。该算法采用混沌系统映射、分数傅里叶变换(FRFT)以及RGB映射。整个图像加密包括三个方面:第一是利用混沌系统产生的扰乱矩阵来打乱原始图像,第二是通过分数傅里叶变换对图像进行加密,第三是使用RGB映射规则转换成可视的RGB图像。由于相位掩码的随机性、FRFT阶和混沌系统对初始值的敏感性,算法的安全性得到了极大的保证。理论分析和实验结果表明,该算法安全性好,具有良好的研究价值。     

基于分数傅里叶变换的盲数字水印算法

将含有版权信息的二值图像作为水印,利用混沌密码对其进行加密,对原始图像进行一定阶次的分数傅里叶变换。通过密钥和水印图像之间的对应关系,将水印信息嵌入到原始图像的中频系数中,分数傅里叶逆变换得到嵌入了水印的图像。仿真实验结果表明,实现的水印具有不可见性,而且对于常见的噪声、裁剪、JPEG压缩具有较好的健壮性。     

一种基于Radon变换及快速傅里叶变换的图像配准方法

针对现有的图像配准方法的低鲁棒性问题,提出一种对噪声不敏感的多畸变图像配准方法,通过Radon变换估计旋转角度,利用快速傅里叶变换求解平移与伸缩。实验结果表明该方法有效提高各类图像配准的精度,并且具有较高的鲁棒性,可以有效抵抗噪声信号的干扰,具有较高的实用价值。     

基于傅里叶变换的图像素描效果生成算法

首先将真彩色图像转换为灰度图像,通过傅里叶正变换后将所有像素点的幅值设定为一常数,进行傅里叶逆变换,得到像素点的新灰度值;然后将每点灰度值倒置求反,再对图像进行锐化和平滑等处理来实现图像的素描效果。实验结果证明：该算法快速有效,生成的素描图像既能进行图像识别,提高图像质量,又可以达到美术和艺术效果,具有较高的理论和应用价值。     

一种改进的基于FFT的信号插值算法

在传统运用FFT进行信号插值运算的基础上,提出了一种提高插值精度的改进算法.通过子序列重叠和裁剪,舍弃重建序列边缘误差较大的样点,再将相对准确的样点进行重组,从而大幅提高插值精度.实验结果表明:与Prasad等算法相比,在计算量增加3.1％的情况下,不同子序列长度对应的归一化均方误差平均下降至原来的1/19;在计算量增加2倍的情况下,不同子序列长度对应的归一化均方误差平均下降至原来的1/75.     

快速傅里叶变换在地学信息提取中的应用

对地学数据处理时,把原始数据中的干扰去掉,保留数据中的真实信息,是迫切需要解决的问题。文章引入快速傅里叶变换对地学数据进行处理,以地球化学数据为例,通过谱密度图分析对数据进行降噪,以达到优化数据,提高信息提取准确度的目的。     

基于混沌和傅里叶变换的数字水印算法

提出一种基于混沌映射和分数阶傅里叶变换的数字水印算法.采用有版权信息的二值图像作为水印,利用混沌映射在密钥的控制下对水印进行加密置乱.利用由密钥生成的混沌序列对数字图像进行分数傅里叶变换,并将已经混沌置乱的水印信息嵌入到原始图像的中频幅度谱系数对应的相位谱系数中,最后进行分数傅里叶逆变换可以得到嵌入水印的图像.通过仿真实验可以证明该算法简便易行,且具有良好的不可见性,对图像的剪切、压缩、添加噪声和旋转一系列的图像攻击操作具有良好的鲁棒性.     

快速傅立叶变换中的一种倒位序生成法

快速傅立叶变换是离散傅立叶变换(DFT)的一种快速算法,它的出现使DFT的计算大大简化,运算时间可缩短一、二个数量级,从而使得离散傅立叶变换在信号分析与处理领域中得到了广泛的应用。在应用软件和硬件程序设计中要实现快速傅立叶变换算法,均涉及到序列的倒位序排列问题。针对该问题提出倒位序生成法,直接计算各自然顺序位置的倒位序数值,然后通过变址运算完成原数列的倒位序的排列。该方法对任何满足N=2M点的快速傅立叶变换,能很快实现其变换中序列的倒位序排列。该方法只涉及倒位序十进制数和顺序十进制数,不用对二进制数进行转换,简单易行,仿真实验结果证明算法可靠有效。     

基于星形互连网络的并行快速傅立叶变换算法

星形互连网络是一种易于实现大规模并行计算的互连网络拓扑结构。利用星形互连网络的递归可分解性的多样性，提出了一种基于星形互连网络的并行快速傅立叶变换算法的实现方法。该方法能够有效地减少计算过程中处理器结点之间的通信开销。提出的星图结点和数据的映射应运 及实现并行FFT的思想可推广到线性方程组求解、矩阵乘法等其它并行算法在星形互连网络上的实现。     

分数阶相位拉伸变换的图像锐化算法

图像锐化是图像增强的主要内容之一,在图像分析、图像理解以及医学图像等领域均有重要的应用。现有图像锐化方法对图像中的弱强度变化特征增强效果不明显,并且在边缘附近还会出现毛刺与噪声。为解决这些问题,提出一种基于相位拉伸变换结合相对总变分的图像锐化算法,其主要工作包括分析推导相位拉伸变换中的核函数,将传统相位拉伸变换推广至分数阶傅里叶变换,然后与相对总变分理论相结合。实验结果表明,该算法对弱强度变化特征具有更好的锐化增强效果,同时由于相对总变分的约束,也消除了增强图像边缘附近的毛刺现象。与传统锐化增强算法相比,该算法的平均梯度和信息熵提高均在80%以上,证明了该算法的有效性与优越性。     

基于小波与傅里时变换的一类短波盲信道自适应分离算法研究

在军事短波通信信息侦察方面,短波盲信道分离有着至关重要的作用。本文对截获到的短波通信信号在信道个数及信道带宽均不确定、信道频谱理论上不重叠条件下的盲信道分离问题进行研究,将小波分析与傅里叶变换相结合,提出了一种短波盲信道自适应分离算法。仿真试验表明,该分离算法能对短波盲信道进行有效分离,具有分离精度高,抗噪声干扰能力强的优点。     

一种基于多小波变换的方向加权图像融合算法

针对单小波在图像变换中存在的不足,将研究推到多小波领域.提出边沿信息方向性加权的区域能量融合改进算法,重新构造融合图像对应的多小波系数,通过逆变换重构融合图像.此外,利用交叉熵;平均误差;峰值信噪比等参量,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析.实验结果表明,该融合方法是有效的.     

基于离散傅里叶变换融合双混沌映射的图像加密算法研究

频域加密非常适用于大多数数字和光学图像处理体系,而空间域加密则适用于图像通信。为了充分利用在图像频率域和空间域加密的优势,进一步提高图像加密系统的安全性,提出基于离散的傅里叶变换和双混沌映射的图像加密算法,同时对图像的频率域和空间域进行加密。首先,利用二维离散的傅里叶变换将图像从空间域转换成频率域,并用改进的分段Tent映射分别对幅值和位相进行置乱处理;其次,将置乱后图像频率域进行傅里叶逆变换,转换成空间域,获得置乱加密图像;最后,利用改进的Bernoulli移位映射对置乱加密图像进行扩散处理。在MATLAB仿真平台上,实验结果表明:该算法高度安全,密钥空间大,有较强的密钥敏感性能,有效地提高了抵御选择明文攻击的能力。     

基于FFT和FRFT的非平稳干扰估计和抑制

提出了一个基于快速傅里叶变换(FFT)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的线性频率调制(LFM)干扰参数的估计和抑制方法.通过FFT粗略估计和FRFT精确估计,确定LFM干扰在分数阶傅里叶域所处的旋转角度,估计出LFM的相关参数,利用最小二乘法综合出LFM干扰信号;然后从接收的信号中减去,有效地抑制LFM干扰.性能仿真分析表明,该方法较好地改善了误码率性能,降低了计算的复杂度,提高了系统处理的实时性.     

改进的DFT插值频率估计算法及其DSP实现

在Quinn算法和插值迭代算法(A&M算法)的基础上 ,提出了一种改进的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform, DFT)插值频率估计算法。该算法首先通过Quinn算法估计出1个频率误差作为迭代估计算法的误差初值,然后用迭代算法精确估计频率误差。改进后的算法可以有效减少迭代次数,因此同时具有Quinn算法 的高效率和A&M插值迭代算法的高精度。为了提高算法在DSP处理器上的运行效率,本文还对算法在DSP上的实现提出了一种优化方法,有利于该算法的实时性应用。仿真结果表明该算法在频率估计精度、实时运算效率以及对噪声的抗干扰性能上均获得了提升。     

基于四元极谐变换矩与显著特征的图像鲁棒哈希算法

为了增强哈希序列对各种几何变换攻击的鲁棒性,设计基于四元极谐变换矩与显著特征的图像鲁棒哈希算法.引入线性插值与自适应Wiener滤波器,实现初始图像的预处理;计算预处理图像的颜色向量角度,并基于Fourier变换,得到其对应的幅度信息,以获取两个不同的频谱;计算两个频谱的残差,确定图像中的局部显著性区域;通过LBP算子...     

基于DFT的相位差估计精度与改进方法

相位差是传感器信号处理中重要的检测参数。针对相位差高精度估计要求,在阐述DFT相位差估计原理基础上,分析了影响估计精度的主要因素,推导出估计方差与信噪比、采样长度、频率偏差及对称窗型窗长的具体关系,并给出了满足精度要求的信噪比、采样长度和和频率偏差条件。提出一种校正谱泄漏的相位差估计方法,先通过比值法计算出频率偏差,然后考虑负频率泄漏影响进行相位差估计,校正了短程和长程两类谱泄漏影响,给出了加矩形窗或Hanning窗的估计式和方法步骤。实验结果验证了估计精度分析及本文方法性能,科氏流量计应用实验表明了方法的工程可行性和实用价值。