1) Match Fourier Transform
匹配付里叶变换
1.
The Match Fourier Transform Processing of Reverse Order Data;
数据倒序匹配付里叶变换处理
2.
The discrete from of match Fourier transform is introduced in this paper.
本文详细地讨论了匹配付里叶变换的离散形式 ,离散匹配付里叶变换与付里叶变换的区别 ;离散匹配付里叶变换频谱的周期性 ;采样对离散匹配付里叶变换的影响 。
2) match Fourier transform
匹配傅里叶变换
1.
The paper discusses the differences between the match Fourier transform and the Fourier transform.
介绍了匹配傅里叶正、反变换的含义,讨论了它与傅里叶变换的区别;给出了匹配傅里叶变换在检测线性调频信号参数、地面动目标检测以及噪声抑制等方面的应用,并进行了仿真。
2.
An analysis has been made of match Fourier transform and the relation of it with changing sample rates processing.
本文提出了非线性调制信号处理的新方法———匹配傅里叶变换 。
3) matched Fourier transform
匹配傅里叶变换
1.
Study on New Radar Signal Processing Method--Matched Fourier Transform;
雷达信号处理的新方法——匹配傅里叶变换研究
2.
Three LFM signal detection algorithms,matched Fourier transform,multi-channel digital deramping,and multi-channel autocorrelation,are analyzed.
分析了匹配傅里叶变换(MFT)、多通道数字去斜和多通道自相关三种检测线性调频信号(LFM)的算法,给出了其具体的实现流程。
4) Fourier transform
付里叶变换
1.
Two sample preparation methods in the measurement of Fourier transform near infared deffuse reflectance spectroscopy(FTNIRDRS)were evaluated by the root mean square groupsizes (RMSG)which was computed from Mahalanobis distance.
引入 Mahalanobis 距离的多元数据处理方法,通过对组内均方根的比较,评价了谷子样品过40目与过60目筛的两种制样的付里叶变换近红外漫反射光谱的测量结果,从而得出与实际定量分析相一致的结论,即过60目筛的样品在光谱定量分析中有较好结果。
2.
In the theory of the system, the tools of Fourier analysis or Fourier transform enable us to analyze the response of a LTI system, such as a circuit, to such sinusoidal inputs.
在系统理论中,付里叶分析与付里叶变换的工具使我们能够对一个线性时不变系统在正弦激励下的响应进行分析,比如一个电路对正弦输入下的响应。
3.
The results are analysed and process by Fourier Optics and computer technique,A new computation method of a displacement vector distribution in the two-dimensional spatial frequency domain is proposed by using the one-dimensional Fourier transform of the Radon-transform fringe image.
采用双曝光散斑照相法对物体进行平面内微小位移的测量，用付里叶光学技术使该散斑相片产生杨氏条纹，利用计算机对杨氏条纹进行了自动分析与处理，采用Ｒａｄｏｍ变换的一维付里叶变换求得该物体在二维频域中的位移场分布的计算方法，并给出计算结果。
5) discrete match Fourier transform
离散匹配傅里叶变换
1.
To resolve this problem, an effective algorithm based on discrete match Fourier transform (DMFT) was proposed for fast-moving target range profile compensation.
针对高速运动目标的ISAR回波信号模型 ,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换 (DMFT)的高速运动目标距离像补偿算法。
6) matched Fourier transform domain
匹配傅里叶变换域
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