1) Fourier deconvolution
傅里叶逆卷积
1.
At last, data recovery is done with Fourier deconvolution method to improve the resolution of the spectrom.
从理论上分析了这种光谱仪的特征方程及分辨率 ,然后用三个中心波长不同的增益开关分布反馈激光器 (DFB)的耦合光源进行了发射光谱的实验测量 ,最后通过傅里叶逆卷积的方法进行了光谱数据的恢复工作 ,从而进一步将该光谱仪的分辨本领提高到 0 6nm。
2) Fourier self-deconvolution
傅里叶自去卷积
1.
A new method of Fourier self-deconvolution (FSD), Fourier self-deconvolution for power spectrum of oscillographic signal, was proposed.
以支持电解质溶液产生的示波计时电位信号作为线性函数、去极剂本身的示波信号作为去噪函数 ,提出了一种傅里叶自去卷积新方法———示波信号能谱的傅里叶自去卷积法。
2.
Using Fourier self-deconvolution(FSD) to enhance spectral resolution of AOTF atomic emission spectrometer is described .
本文报道了利用傅里叶自去卷积 (FSD)来提高AOTF原子发射光谱仪的光谱分辨率。
3) Fourier self-deconvolution
傅里叶自退卷积
1.
Line shape optimized maximum entropy spectral estimation(LOMEE) is to remove the influence resulting from line shape by Fourier self-deconvolution and to model interferogram data in order to substitute AR model parameters for the spectral estimator.
在光谱分辨率增强技术中,线型优化最大熵谱估计方法LOMEE(line shape optimized maximum en-tropy spectral estimation)是指通过傅里叶自退卷积技术消除光谱谱线线型对干涉图的影响,而后对干涉图进行自回归参数建模,求出自回归模型系数,代入光谱估计公式得到光谱图。
4) inverse Fourier convolution
傅里叶反卷积
5) Fourier integration
傅里叶积分
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。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条