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code.rar_SFFT_基于SFFT的算法_sfft matlab_相位重构_稀疏傅里叶变换

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简介：
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。

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  • code.rar_SFFT_基于SFFT的算法_sfft matlab_相位重构_稀疏傅里叶变换
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    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。
  • 快速稀疏傅里叶变换（SFFT）
    优质
    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。
  • STFRFT.rar_快速分数阶傅里叶_稀疏算法_分数阶傅里叶变换
    优质
    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。
  • 稀疏快速傅里叶变换（sparse FFT）-附件资源
    优质
    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
  • LSunwrap和peaks_基于傅里叶变换的最小二乘解包方法_相位解包_傅里叶变换法_
    优质
    本文介绍了一种创新性的LSunwrap和peaks算法，该算法采用傅里叶变换的最小二乘解包方法进行相位解包处理，有效提升了数据精确度与稳定性。 基于傅里叶变换的最小二乘法相位解包算法以及非路径引导解包方法是一种有效的技术手段。这种方法利用了傅里叶变换的优势，并结合最小二乘法来优化相位信息处理，同时通过非路径引导的方式进一步提高了解包过程中的准确性和效率。
  • 基于傅里叶变换的信号分离方法-傅里叶变换
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    本研究探讨了利用傅里叶变换进行信号处理和分离的有效性，提出了一种新的基于频域分析的方法来改善复杂信号环境下的信号识别与提取。 利用傅里叶变换进行信号分离主要是基于不同信号的频谱差异。例如，第一个信号占用1000到2000赫兹之间的频率范围，而第二个信号则占据3000到4000赫兹之间。通过将这些信号进行快速傅里叶变换（FFT），可以在频域中获取各个信号的独特分量。随后使用逆傅里叶变换（IFFT）将其转换回时域，从而重新组合出原始的两个独立信号。需要注意的是，这种分离方法的前提是这两个信号不能有重叠的频率范围；例如，sin(t)和sin(10t)，由于它们占据不同的频带区间，因此可以被成功地分开。
  • 基于快速傅里叶变换的相位解包裹方法
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    本研究提出了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的高效相位解包裹算法，有效解决了传统方法中计算复杂度高、易受噪声影响的问题。 为了处理含有较强噪声及欠采样区域的包裹相位图问题，我们深入研究了基于快速傅里叶变换的四种典型相位解包裹算法的速度、准确性和适用范围，并通过计算机模拟分析了这四类经典算法在抗噪能力和处理含欠采样的数据方面的表现。结果表明，在含有强噪声的数据中，基于四次快速傅里叶变换（FFT）的方法效果最佳；而结合横向剪切干涉和傅立叶变换的算法表现最差。对于包含欠采样情况的数据而言，上述两种方法的表现正好相反：结合横向剪切干涉与傅立叶变换的方法最为有效，紧随其后的为基于四次快速傅里叶变换的方法。当同时面对噪声及欠采样的挑战时，实验数据表明采用基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法具有最高的精度。
  • MATLAB中使用傅里叶变换计算相位
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    本教程介绍在MATLAB环境中利用傅里叶变换进行信号处理，重点讲解如何精确计算和分析信号的相位信息。 使用MATLAB进行傅里叶变换轮廓术解相位（折叠相位）。
  • MATLAB_傅里叶变换轮廓术_FTP_
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    简介：本教程介绍利用MATLAB进行傅里叶变换轮廓术（FTP）的实现方法，涵盖原理、代码编写及应用实例，适合光学测量技术学习者参考。 该代码实现了经典的FTP（傅里叶变换条纹投影轮廓术），使用了模拟条纹和Unity制作的投影图像进行实验。