1) Fourier functions
傅立叶函数
2) self-fractional Fourier function
自分数傅立叶变换函数
1.
By generalizing the definition of self-fractional Fourier functions proposed by A.
Ｌｏｈｍａｎｎ提出的自分数傅立叶变换函数的定义进行了推广，给出了自分数傅立叶变换函数更一般的表达式，并指出了任何可进行分数傅立叶变换的函数都是同级广义自分数傅立叶变换函数的线性组合。
3) fourier number
傅立叶数
4) neural network with Fourier basis functions
傅立叶基函数神经网络
6) Fourier series
傅立叶级数
1.
How to calculate the sum of P-series by Fourier series;
论如何用傅立叶级数求P—级数sum from n=1 to∞(1/n~p)(P为偶数)的和
2.
Fourier series was utilized to fit the stress and strain of tire in a rolling cycle by means of mechanic-field analytic result.
利用轮胎力学场的数值分析结果,采用傅立叶级数拟合单元在轮胎滚动一周内的应力-应变变化,并根据拟合后的傅立叶系数计算轮胎单元损耗应变能和生热率,分析了轮胎在不同速度时的温度场。
3.
The Fourier series and Legendre series are applied to describe the displacement field of each composite ply and glue layer in the above st.
首先根据叠加原理将层合板受力状态分解成对称和反对称状态,然后用正交完备的傅立叶级数和勒让德级数构造这两种受力状态中每一铺层与层间胶层的位移场,并应用广义势能原理确定位移场中的待定系数,从而确定层合板的位移场和应力场。
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