快速整序算法

在FFT运算中,每一个数据都必须经过一次整序(输入或输出),因此加速整序的运算是很有实用意义的。本文提出两种快速算法,可以大大加速整序运算。(1)应用位序倒置原理的快速整序算法,每个数的反序只需2次采法,比雷德法快一倍多。(2)应用FFT分解中序号重排原理的快速算法,它只需极少量乘法,在N=R~M个数据中只需2(M—1)次乘法,因此整序运算速度非常快。     

快速傅里叶变换的修剪算法

快速富里叶交换ＦＦＴ算法是公认的效率很高的傅里叶交换算法．在实际应用中对数据流结构进行必要的修剪工作有可能使运算次数大幅度地减少．本文提出了一种修剪算法的原理及实现，并提出了可实际应用的程序．     

DFT(2~m)和DCT(2~m)的递归快速新算法

本文提出一种计算DCT(2~m)的递归快速新算法,该算法比Lee算法计算误差小,比Vettreli等人的FFCT算法的结构简单,同时具有和上述算法相同的计算复杂性。文中同时导出DFT和DCT之间的关系。基于DCT的快速新算法,DFT的递归快速新算法具有和FFCT和SR—FFT同样的计算复杂性,但具有更好的递归结构。     

快速傅里叶变换（FFT）的浮点模拟快速算法

提出了一种快速傅立叶变换（ＦＦＴ）运算的快速实现方法。利用该方法对浮点数进行模拟计算，极大地提高了ＦＦＴ的运算速度，论述了ＦＦＴ浮点模拟算法的原理，推导出了溢出控制方程及误差控制方程，计算结果表明，该算法的计算误差在１％以内。讨论了用Ｃ语言实现浮点模拟快速算法的具体方法。     

傅立叶积分算法研究

在信号分析与处理中，常涉及的积分变换是傅里叶变换(FT)、傅旱叶级数(FST)、傅里叶Z变换(FZT)及离散付里叶变换(DFT)。通过分析FT与FST、FZT、DFT的关系，提出一种基于FT计算FST、FZT、DFT的新算法，并通过例子说明这种算法的实用性。     

短时DFT压扩器及其快速算法

针对传统压扩器需要检测峰值并存在混调误差、短时ＤＦＴ压扩器运算量大、计算效率低等问题，本文通过对传输信号进行序号模运算和引入循环相关，构造了一种新的高速化短时ＤＦＴ压扩器，在保证提高传输信号信噪比的前提下，有效地减少了频域压扩运算量和提高了计算效率，具有较大的理论意义和实用价值。     

基于快速傅里叶变换的剪接特征提取

挖掘剪接特征是剪接位点识别算法的基础,在频域空间挖掘对位点识别有帮助的特征至关重要.利用基于快速傅里叶变换的剪接特征提取方法对其进行特征提取,该方法能够将时域信息转化到频域中,以此来构建所需的频域特征,为了比较还构建了位置特征与统计特征. 实验结果表明将频域特征加入剪接位点识别中能够有效地提高识别精度,这也表明将信号处理方法应用于生物信息学领域是可行有效的.      

快速离散余弦变换的一种新算法

本文提出离散余弦变换(DCT)的一种新的快速算法,其特点是变换长度任意,而且采用蝶形结构。与常规的算法相比,它具有更高的计算效率,结构也更规则。特别是当变换长度N=2~m×3~2时,其乘法次数比采用WFTA的DCT算法减少20～30％。     

高维离散Fourier变换的一种快速算法

给出了一种高维整点的编码技术，进而得到了高维离散Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的一种快速算法。与现行的行列算法相比，乘法次数和迭代次数都大大减少。     

一种基于快速傅立叶变换的图像快速隐藏算法

信息隐藏技术作为一种常用的数据保密技术,通过将有价值的数据隐藏于其它数据中来实现对数据的保护.给出了一种基于快速傅立叶变换的快速图像隐藏算法.数值试验表明该方法的隐藏能力较大,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

分数维Fourier 变换及其快速算法

首先将所有已知的分数维Fourier变换（DFRT） 统一定义在Lagrange 多项式插值的框架下,从而使 人们能够利用简单的计算方法理论分析出各类DFRT逼近到连续分数维Fourier变换（FRT）的精度,同时,证明了最近由S．C．Pei,et al.提出的一类DFRT与H．M．Ozakatas得出的DFRT完全等价。进一步地,建立了计算FRT高效的快速算法,与已有算法比较,新算法具有较少的算术运算量以及分数维阶更广等优点。     

Radon变换的反演及其性质

提出Radon变换的一系列性质,对于重要性质给予了证明,并且利用广义函数和Fourier变换得到Radon变换的反演定理,从而推广了Durrani T S.和Bisset D的工作。     

傅氏域中非整数阶微积分算法及其在地震信号处理中的应用

目前，非整数阶微积分的计算已日益显示出其重要性。该文以傅氏域中整数阶微积分计算方法为基础，将该方法推广到傅氏域中非整数阶微积分的计算。经过模型计算、精度分析及地震信号处理中的若干运用，表明了该方法的有效性及可靠性。而且通过该方法在精确的变换等实际应用中的结果进一步表明，在傅氏域中非整数阶微积分这一计算方法具有简便易行、速度快、应用范围广等优点。     

Poisson求和公式的一个推广及其离散化

通过引入广义Fourier变换以及广义离散Fourier变换,得到Poisson求和公式的一个推广及其离散化,并给出了证明。     

相似序列Alignment快速算法及其应用

本文综述近期得到的由相似核苷酸序列给出Ａｌｉｇｎｍ ｅｎｔ的快速算法，以及此算法在若干应用问题中得到的新结果．     

一种小波神经网络的快速学习算法及其应用

提出一种基于最小二乘的小波神经网络的快速学习算法,与现有的同类算法相比,该算法无需任何矩阵运算,兼有快速收敛和计算量较小的特点,有助于提高小波网络的实时性能,推导了算法,几个典型的函数逼近的仿真实例表明了算法的优良性能。     

MLMS算法的步长与收敛性能

从失调量的准确表达式出发，导出了计算步长阀值的公式，公式表明：步长阀值受失调量Ｍ的约束。本文还对ＭＬＭＳ算法的收敛性能进行了分析。     

一维极小值问题的快速算法

本文给出一个一维极小值问题的快速搜索算法,并分析了算法的收敛性及收敛速度。