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1)  NUFT
非均匀傅里叶变换
1.
Nonuniform Fourier Transform(NUFT) has a variety of applications such as in radar,medical imaging and radio astronomy.
非均匀傅里叶变换在雷达、通信、医学成像、射电天文学等诸多领域都获得了广泛应用,其快速计算是近年来的研究热点,通常非均匀傅里叶变换是在快速傅里叶变换的基础上通过内插来计算的。
2)  nonuniform fast Fourier transform
非均匀快速傅里叶变换
1.
The first step of the algorithm calculates the reconstruction data by Shepp and Logan,and the kernel matrix obtained in the least squares nonuniform fast Fourier transform(LS-NUFFT) algorithm is used for the convolution kernel.
首先,根据标准的sheep and Logan体模算出重建数据点的值,再选用最小二乘非均匀快速傅里叶变换(LS-NUFFT)算法里的核矩阵作为卷积核,并用此核矩阵将非笛卡儿分布的重建数据点插值到笛卡儿网格内,最后用二维的傅里叶逆变换完成图像的重建。
3)  NUFFT
非均匀快速傅立叶变换
1.
In this work,NUFFT will be applied in RMA,our approach consists in substituting both the Stolt interpolation and the final range inverse FFT by a single NUFFT,wipe off vast calculation arise from Stolt interpolation.
将非均匀快速傅立叶变换(NUFFT)应用到RMA成像算法中,将Stolt插值和距离向的IFFT用NUFFT来替换,在保证成像质量的情况下,提高了成像的效率,仿真结果证明了该算法的有效性。
2.
This paper introduces the method of NUFFT technique based on MOM to extract the electric parameters of microsrip circuit.
在矩量法的基础上结合二维非均匀快速傅立叶变换技术,计算屏蔽微带线电参数时,采用不同细密度的剖分网格,使得阻抗矩阵填充时间减短,在保证计算精度的前提下,提高计算效率。
4)  Nonuniform Discrete Fourier Transform (NDFT)
非均匀离散傅立叶变换
5)  NDFT
非均匀傅立叶变换
1.
We propose a good method based on NDFT to estimate the parametric cues between any two channels in the non-uniform sub-bands with different precisions,and it is proved that this method can accomplish the compression and decompression of multi-channel audio signals very well.
本文提出了一种基于非均匀傅立叶变换的方法,在非均匀的子带内以不同的精度估计声道间参数,有效的实现了多声道信号的压缩与还原。
6)  subband non-uniform discrete Fourier transform
单边带非均匀离散傅立叶变换
补充资料:傅里叶级数与傅里叶积分


傅里叶级数与傅里叶积分
Fourier series and integrals

傅里叶级数与傅里叶积分(F ourierse-ries and integrals) 傅里叶级数与傅里叶积分是研究周期现象的数学工具,它在波(例如光波和声波)的运动、振动力学系统(例如振动的弦)和天体轨道理论中是必不可少的。傅里叶级数及下面将要讨论的有关论题,在其他数学分支中有着重要的应用,其中特别值得提出的是概率论和偏微分方程。这个课题本身所促成的一些学科在纯数学的研究中也占有突出的位置。 单实变量函数f有周斯T,如果对每个t,有f(t+T)一f(t)。具有给定周期T的函数的最简单例子是简谐函数,即形如f(t)=aneosn叫+占。sin明的函数,其中。2二T一’是基频,a。,b。是常数。傅里叶级数的应用,其基本思想是:任意满足相当宽的条件且周期为T的函数f能够表为如下式所示的一些纯简谐函数的叠加: f(‘)一艺(a。eosn。:+。。sinn。‘),(1)或者利用复指数表为如f(‘)一艺c。e一(2)所示更为方便的形式。 假定式(2)逐项积分是合法的,则通过简单的计算表明,式‘一T一‘}f(t)。一‘”“dt(3)(积分区间可以是长为T的任意区间)成立。由此可诱导出傅里叶级数的正式定义。假设f是使得积分睽一f(‘’1“‘(4)存在且为有限的周期T的函数,由式(3)定义的系数{‘)是f的傅里叶系数,而式(2)中的级数是f的傅里叶级数。这些系数唯一地确定函数.即若对每一n有‘二一。,则f本质上是零函数。此外,还可以证明,许多对于函数的形式运算,施加到级数逐项进行仍是正确的。由此立即引出两个重要的问题。设s、(,)一名e,了一(5)是f的傅里叶级数的第N个部分和,第一个问题是当N趋于co时:斌t)是否收敛于f(t)?第二个问题是给定了一个序列(c。},它是否为某一函数的傅里叶系数序列? 一个连续函数的傅里叶级数不一定处处收敛。如果t0是一给定点,sN(t。)趋于f(t。)的收敛性依赖于f(t)在t。的邻域内关于t的性态。然而,如果我们取平均的部分和a、一(N+1)一,习s,,(6)则对于连续的f,将一致地有如“f。仅仅知道傅里叶级数的普通收敛性,在应用上并不重要。由于计算上的目的.必须知道一些有关收敛速度的知识。下面的论述这个问题的定理的例子:假设}df/dt}(M处处成立,则有},(,)一(‘),、六M(N+1)一。 黎曼一勒贝格引理断言,若{c。}是一个可积函数的傅里叶系数序列,则当n~士二~时伽~。。但逆命题不真,即并非系数趋于零的所有三角级数艺二‘““(7)都是傅里叶级数。
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参考词条