1) real-valued fourier transform
实数傅立叶变换
2) Fractional Fourier transform
分数傅立叶变换
1.
A Kind of Operator Reconstruction of Fractional Fourier Transform;
一类分数傅立叶变换算子的构造
2.
A novel algorithm for image watermarking in fractional Fourier transform domain
分数傅立叶变换域的一种鲁棒性图像水印算法
3.
The fractional Fourier transform is a linear operator,and will not be influenced by cross terms.
分数傅立叶变换是线性变换,不存在交叉项,采用分数傅立叶变换搜索匹配动目标信号,使其能量汇聚。
3) Founer senes
傅立叶级数变换
4) Digital Fourier transform
数字傅立叶变换
5) real discrete Fourier transform
实数傅里叶变换
1.
A new image watermarking algorithm based on real discrete Fourier transform is proposed in the paper.
提出一种基于实数傅里叶变换的数字水印新算法,利用Arnold变换将水印图像置乱,再将置乱后的二值水印嵌入到实数傅里叶变换域的相位中。
6) Fourier Transform
傅立叶变换
1.
Determination of total acid and total ester in liquor based on Fourier transform near-infrared spectroscopy;
傅立叶变换近红外光谱法检测白酒总酸和总酯
2.
A method of digital image watermarking based on wavelet and Fourier transform;
基于小波和傅立叶变换组合的数字图像水印算法
补充资料：快速傅立叶变换
快速傅氏变换 英文名是fast fourier transform
快速傅氏变换（fft）是离散傅氏变换(dft)的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。
设x(n)为n项的复数序列，由dft变换，任一x（m）的计算都需要n次复数乘法和n-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出n项复数序列的x（m）,即n点dft变换大约就需要n2次运算。当n=1024点甚至更多的时候，需要n2=1048576次运算，在fft中，利用wn的周期性和对称性，把一个n项序列（设n=2k,k为正整数），分为两个n/2项的子序列，每个n/2点dft变换需要（n/2）2次运算，再用n次运算把两个n/2点的dft变换组合成一个n点的dft变换。这样变换以后，总的运算次数就变成n+2（n/2）2=n+n2/2。继续上面的例子，n=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的dft运算单元，那么n点的dft变换就只需要nlog2n次的运算，n在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是fft的优越性。
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