文献类型：期刊文章

作　　者：仲顺安[1] 王雄[1,2] 王卫江[1] 刘箭言[1]

ZHONG Shun-an WANG Xiong WANG Wei-jiang LIU Jian-yan(School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Department of Information Engineering, Chongqing Communication Institute, Chongqing 400035, China)

机构地区：[1]北京理工大学信息与电子学院,北京100081 [2]重庆通信学院信息工程系,重庆400035

出　　处：《北京理工大学学报》

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：111-118

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20171803634018)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：稀疏傅里叶变换(sparse Fourier transform,SFT)是一种稀疏信号离散傅里叶变换的新算法,比传统快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)更加高效.综述了SFT的理论框架、约束条件及频谱重排、窗函数滤波、降采样FFT等关键技术问题,结合算法最新理论成果,归纳出4种不同的重构方法:哈希映射法、混叠同余法、相位解码法、二分查找法.最后介绍了SFT理论的应用成果,并展望了其未来可能的发展方向.

关 键 词：稀疏傅里叶变换  频谱重排  平坦窗函数  降采样FFT  哈希映射  

分 类 号：TN911]