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快速稀疏傅里叶变换（SFFT）

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简介：
快速稀疏傅里叶变换(SFFT)是一种高效算法，用于从少量样本中准确重建信号的频谱信息，特别适用于处理大规模、高维度且稀疏的数据集。 稀疏FFT运算速度快，在工程应用中能够显著加快计算速度。

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  • 快速稀疏傅里叶变换（SFFT）
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    快速稀疏傅里叶变换(SFFT)是一种高效算法，用于从少量样本中准确重建信号的频谱信息，特别适用于处理大规模、高维度且稀疏的数据集。 稀疏FFT运算速度快，在工程应用中能够显著加快计算速度。
     
  • 稀疏快速傅里叶变换（sparse FFT）-附件资源
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    本资源深入探讨了稀疏快速傅里叶变换(Sparse Fourier Transform, SFFT)技术，提供了算法详解及应用示例。适合研究信号处理、数据压缩与分析领域的专业人士参考学习。 稀疏傅里叶变换（sparse FFT）-附件资源
     
  • STFRFT.rar_快速分数阶傅里叶_稀疏算法_分数阶傅里叶变换
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    本资源提供了一种基于稀疏算法的快速分数阶傅里叶变换方法，适用于信号处理与分析领域中高效计算分数阶傅里叶变换的需求。 有关分数阶傅里叶变换的程序包含有稀疏分数阶的快速算法。
     
  • 稀疏傅里叶变换（Sparse FFT）
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    稀疏傅里叶变换(Sparse Fourier Transform, SFT)是一种高效算法，用于从大量零值或接近零值的信号中快速准确地提取出非零频率成分，特别适用于处理大数据集。 在数字接收领域，随着射频带宽的增加，对模数转换器（AD）、微波技术和现场可编程门阵列（FPGA）资源的需求也日益增长。然而，增宽带宽并不等同于扩展了可用频谱范围；实际上，在有限信号范围内，可以认为这些信号在更广阔的频率区间内是稀疏分布的。近年来较为流行的一种技术——稀疏快速傅里叶变换（SFFT），它是在传统快速傅里叶变换基础上发展起来的，通过利用信号的稀疏特性来提高计算性能，优于传统的FFT算法。
     
  • 快速傅里叶变换
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    快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换及其逆变换的算法，广泛应用于信号处理、图像处理及数据压缩等领域。 主要用C++实现了快速傅里叶变换（FFT），并通过具体实例数据进行了验证。
     
  • 快速傅里叶变换
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    快速傅里叶变换是一种高效计算离散傅里叶变换的方法，广泛应用于信号处理、图像压缩及加密等领域，极大地加速了数据转换和分析过程。 关于快速傅里叶变换（FFT）的MATLAB代码用于处理数据。
     
  • code.rar_SFFT_基于SFFT的算法_sfft matlab_相位重构_稀疏傅里叶变换
    优质
    本资源提供了基于SFFT（Sparse Fast Fourier Transform）算法的代码包，适用于Matlab环境。该算法主要用于高效地进行稀疏信号的快速傅里叶变换，并实现相位重构。 稀疏傅立叶算法的MATLAB仿真实现了通过混叠同余法和相位解码法进行信号重构，并对比了SFFT与传统FFT算法处理同一数据所需的时间。
     
  • 快速傅里叶变换程序
    优质
    快速傅里叶变换程序是一种高效的算法实现，用于计算离散傅里叶变换，广泛应用于信号处理、数据压缩和加密等领域。 快速傅里叶变换的Fortran程序可以处理任意长度的序列或矩阵。
     
  • 快速傅里叶变换概述
    优质
    快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换及其逆变换的算法，在信号处理和数据压缩等领域广泛应用。 快速傅里叶变换（FFT）以及Chirp-Z变换是常见的信号处理技术。按频率抽取的FFT算法是一种实现FFT的方法。
     
  • Android下的快速傅里叶变换
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    本应用为Android用户提供了一个高效执行快速傅里叶变换（FFT）的工具。它能够迅速准确地处理信号分析和频谱图绘制等任务。 Android快速傅里叶变换通过时域抽取法基2-FFT算法实现从时域到频域的转换。