1) Sequence transfornation
序列变换
2) m-sequence transform
m序列变换
1.
Based on the ergodicity of the shifters (except for all zero-states) in m-sequence generator, in this paper a new ?m-sequence transform? method is first proposed to apply to image position permutation.
该文利用m序列发生器中移位寄存器状态的遍历性(全零状态除外),首次提出一种“m序列变换”用于图像位置置乱的方法。
2.
After analyzing the m-sequence generating principle,a new image position scrambling method named m-sequence transform and a new image value of pixels substitution method named m-sequence integer modulation were presented respectively.
分析了m序列产生原理,分别提出了图像位置置乱的“m序列变换”方法和图像像素值替代的“m序列整数调制”方法,研究了m序列变换的图像加密效果。
3) fast m-sequence transform
快速m序列变换
1.
To explore the characteristic of the complicated system under powerful noise disturbances,a fast m-sequence transform(FMT) algorithm is implemented.
为探测强噪声干扰下的复杂系统性能,实现了快速m序列变换(F ast m-sequence transform,FM T)算法。
4) composite sequence transformation
合成序列变换
1.
On the acceleration of limit periodic continued fractions by the composite sequence transformation;
合成序列变换对极限周期连分式的加速收敛(英文)
2.
Application of composite sequence transformations in accelerating convergence of limit periodic continued fractions
合成序列变换在极限周期连分式加速收敛中的应用
3.
By the influence of the idea of composite sequences transformation , this paper obtained a new sequence of accelerating convergence factors by applying composite sequence transformations to some accelerating factors of limit periodic continued fractions an.
作者借助于合成序列变换的思想,对形如的极限周期连分式的加速收敛因子序列,引入合成序列变换构造出新的序列。
5) transform of series length
序列长度变换
6) alternate sequential filters
变换序列滤波
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