1) Fourier transform algorithm
傅氏变换算法
1.
In this paper,the sampling method of microprocessor-based measurement and protection for intellectualized electrical apparatus is analysed; the principles and characteristics of root mean square algorithm,half period integral algorithm and Fourier transform algorithm are also introduced.
分析了智能化电器测量与保护的采样方法 ,介绍了均方根算法、半周积分算法和傅氏变换算法的原理与特点 。
2) fast fourier transform algorithm(FFT)
快速傅氏变换算法(FFT)
3) FFT(Fast Fourier Transform Algorithm)
快速傅氏变换算法
4) DFT algorithm
离散傅氏变换法
5) Fourier transform
傅氏变换
1.
Improved Fourier transform profilometry with non-phase-shifting method;
改进型非相移的傅氏变换轮廓测量法
2.
Using discrete Fourier transform for interpolation of 3-D MT data.;
用傅氏变换实现三维MT数据的插值
3.
The spectrum whitening based on Fourier transform and the frequency increaseof orthogonal wavelets can be used to raise the resolution of seismic data;however,they divide frequency roughly,so that signal energy varies greatly in different frequency bands, often causing the "noodles phenomenon"of signals in time domain.
采用傅氏变换的谱白化方法及正交小波的增频措施可以提高地震记录的分辨率。
6) Fourier transforms
傅氏变换
1.
Based upon the general equations of a trans-versely isotropic foundation, the stress functions and the theory of Fourier transforms, the basie displacement so-lutions for a transversely isotropic body under horizontal concentrated loads are obtained.
根据横观各向同性体的基本方程,运用应力函数、傅氏变换和傅氏逆变换理论,得出了横观各向同性地基在水平集中荷载作用下的基本位移解,然后利用积分的方法分别得出了横观各向同性地基在条形面积上水平均布荷载、水平三角形分布荷载及水平梯形分布荷载的位移计算公式,并利用实测的一组弹性参数,将横观各向同性地基中的相对位移与现有的计算理论给出的各向同性地基中的相对位移通过图形作了分析比较,得出了一些有益的结论,以供岩土工程设计人员参考。
2.
Based upon general equations of a transversely isotropic foundation,stress functions and the theory of Fourier transforms,the solu-tions of displacement in a transversely isotropic body acted by horisontal loads are put forward.
本文根据横观各向同性体的基本方程,运用应力函数、傅氏变换和傅氏逆变换理论,得出了横观各向同性地基在水平集中荷载作用下的基本位移解,然后利用积分的方法分别得出了横观各向同性地基在条形面积上作用有水平均布荷载、水平三角形分布荷载及水平梯形分布荷载的位移计算公式,并利用实测的一组弹性参数,将横观各向同性地基中的相对位移与现有的计算理论给出的备向同性地基中的相对位移通过图形进行了分析比较,得出了一些有益的结论,以供岩土工程设计人员参考。
补充资料：N点有限长序列的离散傅里叶变换
时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
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