大整数乘法FFT实现（java）

利用快速傅里叶变换FFT实现了大整数乘法。时间复杂度从O（n2）降低到了O(nlgn) 利用快速傅里叶变换FFT实现了大整数乘法。时间复杂度从O（n2）降低到了O(nlgn) 利用快速傅里叶变换FFT实现了大整数乘法。时间复杂度从O（n2）降低到了O(nlgn) 利用快速傅里叶变换FFT实现了大整数乘法。时间复杂度从O（n2）降低到了O(nlgn)

论文研究-一种在多核嵌入式平台上实现FFT的快速并行算法.pdf

快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）算法是对实时数字信号进行快速分析处理的一种基本方法。针对多核嵌入式实时环境下并行FFT算法进行了研究，以有效提高实时信号处理的速度。提出了一种新的静态多项式FFT算法，充分利用静态多项式奇偶项的不同特点直接代入数据计算，免去了层层迭代的计算过程、减少了运算过程中的通信，提高了并行性能。对算法的理论进行了严密论证，通过嵌入式实时平台上运行测试和仿真实验，证实了在数据分段较短的约束条件下，提出算法较经典的FFT并行算法在时间复杂度上有一定优势。多项式静态FFT算法能够有效提高并行FFT运行速度。

基于FFTBAQ的SAR原始数据压缩新算法

针对合成孔径雷达( synthetic aperture radar , SAR) 原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换 的分块自适应量化(fast Fourier t ransform2based block adaptive quantization , FFT2BAQ) 算法实现复杂的问题,分 析了SAR 原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发,利用信源微分熵确定最优 的量化比特分配,提出了一种改进的FFT2BAQ 算法。分析了改进算法的复杂度,并与传统的FFT2BAQ 算法和 BAQ 算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFT2BAQ 算法的复杂 度和对硬件的要求。

FFT源代码，C语言编写

快速傅里叶变换源代码，自己编写，实现了DIT和DIF两种算法。时间复杂度O(nlogn)。

数字图像处理快速傅立叶变换

通过以上公式处理后可以实现图像的二维傅立叶变换，但时间复杂度非常高，因此本次实验我采用了快速傅立叶变换，把时间复杂度大大降低，公式如下： 快速傅里叶变换（FFT）是计算离散傅里叶变换（DFT）的 DFT的定义式为

论文研究 - 四元数线性典范变换的性质和快速算法

本文定义了四元数线性典范变换（QLCT），并给出了其可逆性，线性性，奇偶不变性和可加性的证明。 同时推导了LCT的四元数卷积（QCV），四元数相关性（QCR）和乘积定理。 它们的物理解释为经典卷积，相关性和乘积定理。 此外，获得了快速QLCT算法（FQLCT），其不同信号的计算复杂度与FFT相似。 此外，本文提出了LCT域中卷积和相关之间的关系，并且可以通过傅立叶变换域中的乘积定理使用FFT计算卷积和相关。

fft蝶形算法-精选课件(公开).ppt

第4章 快速傅立叶变换 问题的提出 解决问题的思路与方法 基2时间抽取FFT算法 基2时间抽取FFT算法的计算复杂度 基2时间抽取FFT算法流图规律 基2频率抽取FFT算法 FFT算法的实际应用 问题的提出 解决问题的思路 旋转因子 的性质 解决问题的方法 基2时间抽取FFT算法流图 4点基2时间抽取FFT算法流图 4点基2时间抽取FFT算法流图 8点基2时间抽取FFT算法流图 基2时间抽取FFT

论文研究-主题与子事件发现的多文档自动文摘.pdf

在协作通信中为了对抗同步误差，可基于OFDM技术在中继节点采用空频码实现协作分集和多径分集。OFDM可以抗定时误差，但对载波频率偏移非常敏感，对于协作通信，多个载波频率偏移的存在使得频率补偿很难实现。利用空频码结构和载波间干扰能量分布特点，提出在发射端调整空频码相对位置，在接收端进行多次频率搬移和相应的FFT变换，能有效对抗多个载波频率偏移。在此基础上采用Q抽头滤波算法，以较低的算法复杂度实现了接近于最小均方误差的性能。

论文研究 - 一种用于OFDM系统中降低PAR的低复杂度线性移动平均滤波技术

本文提出了一种线性移动平均递归滤波技术，以降低正交频分复用（OFDM）信号的峰均功率比（PAR）。 在过采样的OFDM系统中分析了所提出的低复杂度技术，并且还提出了过采样和线性滤波的OFDM信号的简单分布近似。 相应的时域线性均衡器被开发来恢复原始发送的数据符号。 通过广泛的计算机仿真，新滤波技术对过采样OFDM峰均功率比（PAR），功率谱密度（PSD）和相应的线性均衡器对频率选择性瑞利衰落信道传输符号误差率（ SER）性能进行了研究。 新提出的递归滤波方案可实现有吸引力的PAR降低，不需要额外的快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换（FFT / IFFT）操作，避免传输任何辅助信息，并减少了带外辐射。 同样，相应的线性接收机的性能也非常接近其频域对应的接收机。

基于共轭梯度快速傅里叶变换的雷达天线罩雷达横截面分析

本文提出了一种介电天线罩的分析算法。 在这种方法中，天线罩由具有屋顶基本功能的规则网格离散化。 通过Galerkin的测试公式，将3D介电体的体积积分方程（VIE）转换为线性系统。 此外，线性系统由Toeplitz矩阵表示，可以通过结合快速傅里叶变换（CG-FFT）的共轭梯度算法求解。 而且，该算法需要较少的计算复杂度和内存。 本文通过CG-FFT模拟电介质天线罩的单静态雷达横截面，并通过商业软件FEKO对其进行了验证。

基于遗传算法与Zoom FFT的光频域反射仪快速高精度频谱分析

分析了快速傅里叶变换(FFT)在光频域反射仪(OFDR)频谱分析中应用的局限性，论述了快速傅里叶变换-分段Chirp-Z变换(FFT-SCZT)算法的不足。提出了一种基于改进的遗传算法(IGA)和Zoom FFT(ZFFT)的快速高精度频谱分析(FFT-IGA-ZFFT)算法。描述了该算法的计算过程，并推导了算法的时间复杂度。研究结果表明，在同一运算平台下，处理107个OFDR采样数据时，FFT算法耗时3.130 s，FFT-SCZT算法耗时1.993 s，而FFT-IGA-ZFFT算法仅耗时0.525 s即可获得同等精度。FFT-IGA-ZFFT算法在处理速度上具有明显的优势。

基于稀疏快速傅里叶变换的光纤F-P传感器腔长解调方法

因光纤法布里-珀罗(F-P)传感器的干涉光信号频谱具有稀疏性, 求解腔长时, 传统的快速傅里叶变换(FFT)算法需要计算整个频率范围内的频谱成分, 计算速度较慢。稀疏快速傅里叶变换(SFFT)算法只需计算干涉光信号的主要频谱成分, 通过频谱重排、窗函数滤波、频域降采样, 以及循环定位与估值, 能快速地计算出信号频谱中K个极大的傅里叶系数, 从中找出腔长对应的频率, 解调出腔长。该算法结构简单, 时间复杂度低。通过分析光纤F-P传感器腔长解调系统的实际干涉光信号, 验证解调结果的准确性, 以及相比FFT算法的高效性。因此, SFFT算法适用于对光纤F-P传感器腔长进行在线实时解调, 以实时测量物理量。

基于OFDM的MIMO-TDCS设计及性能研究

针对多输入多输出变换域通信系统(MIMO-TDCS)存在频谱利用率低的问题，基于OFDM系统所使用的FFT/IFFT数据调制解调思想，提出了一种在频域上对TDCS符号进行多数据符号加载的系统。理论上系统能够在一个TDCS符号上传输多个数据符号，能有效地提高频带利用率，并且解调过程运用FFT变换可简化解调结构的复杂度。通过仿真分析，验证了在符号传输功率一定并保证一定误码率性能的条件下，基于OFDM的MIMO-TDCS能够有效提高频谱利用率。

基于幅度比值的低复杂度频偏估计算法

针对在任意阶正交幅度调制(M-QAM)的相干光通信系统中发射激光器与本振激光器之间存在频率偏差的问题，提出了一种基于幅度比值的低复杂度频偏估计算法。该算法先对接收信号做快速傅里叶变换(FFT)，再利用所获得的离散谱中主峰值与次峰值的关系进行频率插值，从而对频偏进行精确估计，大幅减少了运算复杂度。仿真了算法在20 Gbaud 16QAM 的单偏振传输系统中的性能，并与梯度下降法(GD)和调频Z 变换(CZT)的频偏估计算法进行了对比，仿真结果显示，基于幅度比值的频偏估计算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动，而且与3次迭代的GD 算法和CZT算法精度相当，但硬件复杂度降低了约75%。

激光自混合微位移测量的FFT相位提取方法

提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)提取相位的方法,分析自混合干涉信号,不增加系统复杂度就能将激光自混合(SMLD)微位移测量精度提高到纳米量级。在激光自混合微位移测量原理的基础上,介绍了FFT提取相位信号处理方法的思想,并对反馈光水平、傅里叶变换周期大小、物体运动快慢、物体振动幅度大小4种影响因素进行了仿真分析。从仿真和实验结果可知,该信号处理方法适合低速、小幅度运动物体的测量。应用该方法,选择合适的反馈光水平、傅里叶变换周期,可使激光自混合微位移测量精度达到10 nm以内。