1) non-uniform fast Fourier transform (NUFFT)
不等间隔快速傅立叶变换(NUFFT)
2) Non-uniform Fast Fourier Transforms (NUFFT)
非均匀快速傅立叶变换(NUFFT)
3) Nonuniform fast Fourier transformation(NUFFT)
不等间距快速傅立叶变换
4) non-equispaced fast Fourier transform
不等间距快速离散傅里叶变换
5) FFT
快速傅立叶变换
1.
Roll eccentricity compensation control based on FFT;
基于快速傅立叶变换的轧辊偏心补偿控制
2.
The Implementation of Fast Fourier Transform (FFT) in DSP;
快速傅立叶变换(FFT)在数字信号处理器(DSP)上的实现
3.
The Analysis of the Phase-Shift Error of the PMP Phase-Shift Device Using FFT Method;
利用快速傅立叶变换分析PMP相移机构的相移误差
6) fast Fourier transform
快速傅立叶变换
1.
Two different dot superimposition images processed by fast Fourier transform ( FFT) are compared and analyzed particularity.
通过对线条形网点图像的实际打样与“欧几里得”网点打样样张的比较,重点阐述了线条形网点在印刷复制过程中的网点频率传递特性,在论述中,笔者对采用快速傅立叶变换后获得的网点叠印图像的频谱进行了较为细致地分析,得出影响人眼观察印刷图像的主要频率值及其原因。
2.
For the research on Milankovitch cycle of the Permian Changxing formation in northeastern Sichuan basin,the frequency spectrum of logging curves was analyzed with fast Fourier transform function offered by Matlab language.
为了研究川东北地区上二叠统长兴组中的米兰科维奇周期,采用Matlab提供的快速傅立叶变换数学函数,对该区测井曲线的频谱进行了分析。
3.
Theory and character of Fast Fourier Transform or Moment Invariants were studied and algorithm of image feature extraction based on FFT and moment invariants was put forward and applied to classification of surface defects of medium and heavy plates.
研究了快速傅立叶变换、不变矩的原理及特点,并应用于热轧中厚板表面缺陷图像特征提取。
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