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非均匀傅里叶变换——第七章

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简介：
《非均匀傅里叶变换》一书的第七章深入探讨了在不规则采样数据上的高效傅里叶变换算法及其应用。 国外专家撰写的关于快速傅里叶变换算法及应用的著作中，第七章专门讲解非均匀傅里叶变换，并包含相关代码示例。文档中的代码截图非常清晰，便于阅读。

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  • 非均匀傅里叶变换——第七章
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    《非均匀傅里叶变换》一书的第七章深入探讨了在不规则采样数据上的高效傅里叶变换算法及其应用。 国外专家撰写的关于快速傅里叶变换算法及应用的著作中，第七章专门讲解非均匀傅里叶变换，并包含相关代码示例。文档中的代码截图非常清晰，便于阅读。
     
  • 非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)程序(C, C++, Python, Matlab)
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    这段简介可以描述为：非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)程序提供了一套使用C, C++, Python和Matlab编写的高效算法，用于处理非等间距采样数据的快速傅里叶变换，广泛应用于信号处理与图像重建等领域。 非均匀傅里叶变换（NUFFT）程序包括C、C++、Python、Matlab等多种版本。FINUFFT是一组库，用于在多核共享内存计算机上高效地计算一维、二维或三维的三种类型非均匀快速傅里叶变换（NUFFT），以达到指定精度。该库具有非常简单的界面，并且不需要任何预计算步骤。它使用C++编写（采用OpenMP和FFTW技术）并提供针对C、Fortran、MATLAB、Octave和Python的语言包装接口。
     
  • NUFFT.rar_NUFFT_NUFFT程序_服装7ne_非均匀插值_非均匀傅里叶
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    本资源提供了一套用于非均匀快速傅里叶变换（NUFFT）的MATLAB程序，适用于信号处理及图像重建等领域中的非均匀采样数据插值问题。 本代码详细列举了非均匀离散傅里叶变换的几种插值方式的求解方法。
     
  • 国外著名全套防假频非均匀采样傅里叶变换(C++、matlab)
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    本项目提供了一套针对非均匀采样数据进行准确频率分析的解决方案，采用C++和Matlab实现，旨在有效防止伪频出现，适用于科学研究与工程应用。 非均匀快速傅里叶变换（NUFFT）是一种处理离散采样不均信号的高效算法，在无法满足均匀采样条件的情况下仍能进行有效的频谱分析。它扩展了传统快速傅里叶变换（FFT），适用于实际应用中因设备限制或物理特性导致的数据分布不均情况。 在这些情况下，直接使用传统的FFT会导致假频问题——即虚假频率成分出现在信号的频域表示中，因为非均匀采样违背了傅里叶变换的基本假设。为解决这一挑战，防伪频的NUFFT通过引入插值和加权等方法，在一定程度上修正这种现象，并提高分析准确性。 该算法的核心在于将非均匀采样的数据映射到一个虚拟的均匀网格中进行快速傅立叶变换处理，然后再将其转换回原始非均匀状态。这种方法特别适用于医学CT成像领域，其中探测器布局和扫描机制导致的数据采集往往是非均等分布的；使用NUFFT可以更准确地重建出物体内部结构。 本资源提供了一套包含C++及MATLAB两种实现方式的防伪频NUFFT工具包。用户可以通过这套库进行非均匀采样数据处理，如医学CT成像中的应用案例展示说明了其有效性与实用性。 在使用这些代码时，需要具备基本傅里叶变换理论知识、熟悉编程语言（C++或MATLAB）以及理解非均匀采样的挑战性问题。对于特定应用场景而言，可能还需要调整参数设置以优化性能表现。 这套资源为解决实际中的非均匀采样FFT问题提供了强有力的支持工具，在研究和应用实践中都能发挥重要作用，并且通过深入理解和正确使用这些算法可以显著提高数据分析的精度与可靠性。
     
  • dmt.rar_dmt_傅里叶 MATLAB_matlab 傅里叶变换
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    本资源包提供了关于DMT（离散多音调）技术及其MATLAB实现的资料，包括利用傅里叶变换进行信号处理的相关代码和文档。 MATLAB中的FFT（快速傅里叶变换）和DCT（离散余弦变换）是两种常用的信号处理技术。这两种方法在分析音频、图像和其他类型的数据中非常有用，能够帮助用户更好地理解数据的频域特性。通过使用这些工具箱函数，开发者可以方便地实现复杂的数学运算，并且MATLAB提供了丰富的文档和支持来辅助学习和应用这些算法。
     
  • 傅里叶变换去噪技术-傅里叶变换
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    傅里叶变换是一种强大的信号处理工具，通过将时域信号转换到频域进行分析。本课程聚焦于利用傅里叶变换原理去除信号中的噪声，提升信号质量与清晰度。 傅里叶变换可以用于信号去噪。通常情况下，真实信号的频率较低而噪声的频率较高。通过傅立叶变换，可以将一个复杂信号分解成不同频率成分及其对应的幅值。 最简单的滤波方法是设置一个阈值，高于该阈值的所有高频分量被置为零，然后逆向傅里叶变换重构原始信号，从而实现去噪效果。 值得注意的是，这种方法适用于大部分噪声属于加性噪声的情况。这是因为傅立叶变换是一种线性的数学操作。
     
  • FFT.rar_FFT文本_fft_matlab_傅里叶变换_傅里叶变换文本
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    本资源包提供了一系列关于傅里叶变换（FFT）的文本与MATLAB代码示例，适用于学习和实践信号处理中的频谱分析。 本程序涉及快速傅里叶变换，将txt文档中的数据导入到matlab，并对这些数据进行傅里叶变换处理，最后实现结果展示。
     
  • 傅里叶反变换Matlab代码-MRRT.NUFFT：在CPU和GPU上进行非均匀FFT（1D、2D和3D）
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    这段简介描述了一个名为MRRT.NUFFT的Matlab工具箱，用于高效地执行一维、二维和三维的非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)，支持在CPU和GPU上运行。适用于加速医学成像等领域中的图像重建过程。 傅里叶反变换的MATLAB代码在Python中的非均匀快速傅立叶变换（NUFFT）库提供了更高性能的CPU/GPU支持。该库最初是Jeff Fessler和他的学生编写的Matlab NUFFT代码的移植版本，但已经进行了全面改进，并添加了GPU支持。此库并未实现所有的NUFFT变体，仅实现了以下两种情况：1.从均匀的空间网格到非均匀采样频率域的转换；2.从非均匀傅立叶样本到均匀间隔空间网格的逆变换。对其他类型的NUFFT感兴趣的人可能需要考虑通过非官方Python包装来实现。该库以单精度和双精度变体实现了这些功能，并提供了基于低内存查找表和完全预先计算的稀疏矩阵两种实现方式。 另一个具有CPU和GPU支持的基于Python的NUFFT实现可以在Sigpy软件包中找到，它非常紧凑，因为它使用通用代码库为CPU和GPU版本提供即时编译。相比之下，mrrt.nufft则通过预编译的C代码来处理CPU变体，并且在运行时利用NVIDIA提供的NVRTC工具链对GPU内核进行编译。 这个工具实现了更广泛的一系列非均匀快速傅立叶变换功能。