导读:本文包含了快速傅里叶变换论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:快速,张量,光谱,矩阵,算法,计量学,包络。
快速傅里叶变换论文文献综述
王薇,殷勤业,姚博彬,穆鹏程[1]（2019）在《结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计》一文中研究指出针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年12期）
江昱佼,高亦谈,黄沛,赵昆,许思源[2]（2019）在《快速傅里叶变换在阿秒束线光路稳定控制中的应用》一文中研究指出本文报道了将快速傅里叶变换算法应用于抽运探测系统和倍频光谱干涉系统(f-2f interferometry),对光路进行反馈控制的原理和结果,分别得到相对臂长抖动均方根1.24 nm (对应时间为4.1 as)的抽运-探测光路锁定和积分时间3 ms下相对相移均方根227 mrad的慢环载波包络相位(carrier envelop phase, CEP)锁定.这样的锁定精度可以保证产生阿秒脉冲的飞秒激光脉冲拥有稳定的CEP,并且为后续阿秒抽运探测提供了稳定的实验条件.(本文来源于《物理学报》期刊2019年21期）
李佳,吕程序,苑严伟,李亚硕,伟利国[3]（2019）在《快速傅里叶变换结合SVM算法识别地表玉米秸秆覆盖率》一文中研究指出针对田间环境复杂、秸秆形态多样、秸秆覆盖率判断主观性影响过大、补贴面积测量耗时耗力等问题,该文开展了秸秆覆盖率自动识别方法研究和监测设备研制。首先,提出利用时频变换进行秸秆识别,设计高通滤波器提取了图像的频域特征进行自适应分割。基于集成分类器利用已有的秸秆识别数据训练支持向量机分类器,对秸秆图像进行再识别和筛选。最后,设计多尺度占比滤波器,对识别图像中的噪声和空洞进行修补,生成适应多种情况的秸秆覆盖率识别算法。与北斗定位模块、无线通讯模块、摄像头、传感器、服务器等设备共同组成秸秆覆盖率识别系统。试验结果表明,设备的秸秆覆盖率识别误差为4.55%,平均单张图像耗时0.05 s。研究结果满足保护性耕作中的自动化监测要求,可为保护性耕作作业质量评测提供有效的技术支持。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年20期）
孙青青,王川龙[4]（2019）在《循环矩阵填充的快速傅里叶变换算法》一文中研究指出文章在奇异值阈值算法的基础上,提出了一种新的循环矩阵的填充算法,其主要思想是借助硬阈值算子并利用循环矩阵和Fourier变换矩阵的特殊性质,对循环矩阵进行快速傅里叶变换来求特征值,而不再使用奇异值分解,这大大减少了填充的CPU时间.最后通过数值实验表明,新算法更有效.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
侯哲,唐嘉,马昌凤[5]（2019）在《一种基于快速傅里叶变换的求解Hankel张量特征值的方法》一文中研究指出文章给出了求解Hankel张量极小(极大)特征值的迭代方法。通过非精确优化算法并结合Cayley变换得到Hankel张量的Z-特征对和H-特征对,在Hankel张量的特殊结构特性的基础上,利用快速傅里叶变换来降低Hankel张量向量积的运算复杂程度,并结合Lojasiewicz不等式分析了迭代序列具有线性收敛速度。(本文来源于《邵阳学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
姜涛,刘方正,陈厚合,李雪,李国庆[6]（2019）在《基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究》一文中研究指出针对连续小波变换在主导振荡模式辨识中存在效率低的不足,提出一种快速傅里叶小波变换(CWTFT)方法以提高小波变换效率;针对单通道小波辨识的结果受振荡模式可观性影响的缺陷,提出一种多通道CWTFT,实现多通道量测信息的时频域分解,进而获得对应的小波系数矩阵;在此基础上,借助小波尺度相对能量甄别出与主导振荡模式强相关的关键小波尺度,以其为基准重构小波系数矩阵;对重构的小波系数矩阵进行奇异值分解,利用重构小波系数矩阵的第一左、右奇异特征向量辨识系统主导振荡模式及振荡模态。将所提方法应用到16机68节点测试系统和南方电网的广域实测数据中,结果验证了该方法的准确性和有效性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年07期）
邢琳,汪树理,任谓明,王艳梅,赵丹[7]（2019）在《傅里叶变换近红外光谱结合化学计量学对不同类别人参的快速无损鉴别研究》一文中研究指出目的建立近红外快速无损定性聚类模型,以从分子水平上快速无损鉴别外观相似但类别不同的池底(Chidi ginseng)、野山参(wild ginseng)、野山参移栽(transplantation of wild ginseng)和趴货(Pahuo ginseng)。方法利用傅里叶变换近红外光谱仪在无损条件下采集样品,近红外谱图扫描的波数范围为10 000 cm~(-1)～4 100 cm~(-1),结合化学计量学软件建立4种样品的快速无损定性聚类模型。结果建立的定性聚类模型对4种样品的识别率分别为98%、98%、97%、97%,4种样品的验证合集谱图的识别率为98%。池底样品、野山参样品、野山参移栽样品和趴货样品在第一主成分(first principal component,PC1)上的得分分别为0.089 724～0.125 83,0.098 37～0.127 75,0.045 894～0.186 13,0.084 432～0.131 41;在第二主成分(secondly principal component,PC2)上的得分分别为-0.290 4～0.168 99,-0.310 65～0.211 6,-0.165 8～0.117 87,-0.200 84～0.160 3;在第叁主成分(thirdly principal component,PC3)上的得分分别为-0.190 41～0.322 63,-0.255～0.201 1,-0.359 39～0.227 26,-0.211 3～0.286 93。结论所建立的近红外快速无损定性聚类模型达到了对4种不同类别人参定性检测的目的,具有一定的应用价值。(本文来源于《上海中医药杂志》期刊2019年07期）
张烝彦,叶沁,刘晓颖,潘丹杰,杨志成[8]（2019）在《傅里叶变换衰减全反射红外光谱结合向前区间偏最小二乘法快速测定食用油中总极性化合物》一文中研究指出建立了傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR)结合向前区间偏最小二乘法(FiPLS)快速测定食用油中总极性化合物的分析方法。以精炼大豆油、花生油、菜籽油、葵花籽油及其煎炸油为研究对象,通过光谱预处理,采用FiPLS优化建模区间,得到了较优的总极性化合物分析通用模型。结果表明:原始红外波谱经二阶导数处理后,在3 400～2 800、1 800～1 400、1 000～800 cm~(-1)上建模,所得模型的性能最优,此时模型的决定系数为0.999 0,校正均方差为0.93,预测均方差为1.16。利用5种类型的油共15个样品对模型进行准确性验证。结果显示,其真实值与红外预测值的相对误差仅为3.88%,表明所开发的红外模型具有良好的准确度、稳定性和广谱性。(本文来源于《浙江农业科学》期刊2019年06期）
侯小虎,陈岳军,郭斌[9]（2019）在《快速傅里叶变换算法在高精度剩余电流检测系统中的应用》一文中研究指出介绍了剩余电流检测的硬件基础,引入差分输入,去掉共模干扰,分析了快速傅里叶变换(FFT)算法在剩余电流检测上的应用,加强系统的抗噪声能力,提高系统的测试精度。(本文来源于《现代建筑电气》期刊2019年05期）
吴蒙蒙[10]（2019）在《基于分块-张量分解和快速Polar傅里叶变换的高光谱人脸识别》一文中研究指出人脸作为一种生物特征信息已经广泛的应用到个人身份验证、视频监控、人机交互等方面,和其他生物特征信息如虹膜、指纹等相比,人脸具有非接触性、远距离就可实现目的的特征。但是受非限制性条件的影响(比如姿态、表情、灯光、遮挡),人脸识别过程仍然存在一些挑战。高光谱采集系统的发展给非限制性条件下的人脸识别带来了新的机遇,高光谱图像在获得空间图像信息之外也额外获得了光谱信息,并且首次实现了光谱信息与图像的真正结合。人脸识别邻域快速的发展,肤色分割、人脸特征提取、分类器等重要技术,直接关乎整个人脸识别系统的效果,受到了研究者的重视。本文充分挖掘了小样本下高光谱人脸的光谱信息,并将其与空间信息进行融合,最终提高了识别准确率。主要工作包括两个方面:肤色分割和特征提取。论文提出了一种基于K-means聚类和最小生成森林的分类算法的高光谱人脸图像肤色分割的新型集成方法,该算法从不同角度充分利用了光谱和空间特征。具体过程:Kmeans算法利用单波段图像上的空间信息完成聚类,利用上下文领域信息重定义单波段聚类结果,并将不同波段的聚类结果对比生成带有标签信息的邻域像素块。然后,采用最小生成森林算法根据光谱信息的相似性对未带标签的像素块分类。最后,闭合人脸非皮肤区域可以用于进一步的局部特征分析。与逐个像素做分割任务的方法相比,本文利用邻域信息对基聚类结果重新定义,因为图像相邻区域的同质性相对较高,像素值的突变仅发生在面部器官的边缘,不仅该方法对分割影响相对较小,而且还能减轻计算复杂度来获得更准确的皮肤边界。论文在结合人脸的光谱信息和空间信息的基础上设计了两种特征提取算法,即基于分块的低秩张量分解的局部特征提取方法和基于快速Polar傅里叶变换的全局特征提取方法。传统的图像处理技术将图像视为向量或矩阵,并不能充分利用光谱信息,造成图像信息的损失。而张量是处理和分析高维数据的有力工具,它是对向量、矩阵数据的一个扩展。稀疏性和正交性约束条件施加于张量分解过程,把由人脸图像相同局部区域组成的四维张量信息分解为一个稀疏系数张量和叁个字典矩阵,提取脸部的细节信息,并对非限制性条件的人脸识别有较好的鲁棒性。本文提取的全局特征是人脸的轮廓,就人脸图像来说,局部区域的细节信息的灰度值变化缓慢,相反全局的轮廓信息的灰度值变化剧烈。而傅里叶变换的频域信息表征图像中灰度变换剧烈的程度,所以本文选择傅里叶变换的低频信息表示人脸的全局轮廓特征。本文采用快速Polar傅里叶变换提取融合后的高光谱人脸图像的整体信息(即脸部轮廓信息),快速Polar傅里叶变换能快速组织理解旋转和缩放的图像,降低受外界因素的影响风险。融合后的二维高光谱图像与传统的灰度或彩色的图像相比,增加了除空间信息之外的光谱信息。最后,将局部特征分类器和全局特征分类器融合,以得到更鲁棒和准确的分类结果。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-05-30）
快速傅里叶变换论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文报道了将快速傅里叶变换算法应用于抽运探测系统和倍频光谱干涉系统(f-2f interferometry),对光路进行反馈控制的原理和结果,分别得到相对臂长抖动均方根1.24 nm (对应时间为4.1 as)的抽运-探测光路锁定和积分时间3 ms下相对相移均方根227 mrad的慢环载波包络相位(carrier envelop phase, CEP)锁定.这样的锁定精度可以保证产生阿秒脉冲的飞秒激光脉冲拥有稳定的CEP,并且为后续阿秒抽运探测提供了稳定的实验条件.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
快速傅里叶变换论文参考文献
[1].王薇,殷勤业,姚博彬,穆鹏程.结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计[J].西安交通大学学报.2019
[2].江昱佼,高亦谈,黄沛,赵昆,许思源.快速傅里叶变换在阿秒束线光路稳定控制中的应用[J].物理学报.2019
[3].李佳,吕程序,苑严伟,李亚硕,伟利国.快速傅里叶变换结合SVM算法识别地表玉米秸秆覆盖率[J].农业工程学报.2019
[4].孙青青,王川龙.循环矩阵填充的快速傅里叶变换算法[J].太原师范学院学报(自然科学版).2019
[5].侯哲,唐嘉,马昌凤.一种基于快速傅里叶变换的求解Hankel张量特征值的方法[J].邵阳学院学报(自然科学版).2019
[6].姜涛,刘方正,陈厚合,李雪,李国庆.基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究[J].电力自动化设备.2019
[7].邢琳,汪树理,任谓明,王艳梅,赵丹.傅里叶变换近红外光谱结合化学计量学对不同类别人参的快速无损鉴别研究[J].上海中医药杂志.2019
[8].张烝彦,叶沁,刘晓颖,潘丹杰,杨志成.傅里叶变换衰减全反射红外光谱结合向前区间偏最小二乘法快速测定食用油中总极性化合物[J].浙江农业科学.2019
[9].侯小虎,陈岳军,郭斌.快速傅里叶变换算法在高精度剩余电流检测系统中的应用[J].现代建筑电气.2019
[10].吴蒙蒙.基于分块-张量分解和快速Polar傅里叶变换的高光谱人脸识别[D].山东师范大学.2019
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