典型文献
一种基于神经网络的离散傅里叶矩阵重构方法研究
文献摘要：
傅里叶变换是一种经典的信号分析方法,在计算机上实现傅里叶变换时,需要构建离散傅里叶矩阵,再与离散信号进行矩阵乘法,由于离散傅里叶矩阵包含复数,因此傅里叶变换的过程涉及复数运算.为了避开复数运算,文中提出了一种离散傅里叶矩阵的构造方法,通过该方法构造的矩阵不包含复数,但仍然保留着和原始离散傅里叶矩阵同样的信息;通过神经网络学习离散傅里叶矩阵,并进行对比分析,实验结果表明,神经网络可以很好地学习离散傅里叶矩阵,并基于此矩阵重构出信号.
文献关键词：
离散傅里叶矩阵;神经网络;信号重构;数字信号处理
中图分类号：
作者姓名：
黄权;阮建高
作者机构：
工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610
文献出处：
引用格式：
[1]黄权;阮建高-.一种基于神经网络的离散傅里叶矩阵重构方法研究)[J].电子设计工程,2022(16):1-5
A类：
离散傅里叶矩阵
B类：
矩阵重构,重构方法,傅里叶变换,信号分析,矩阵乘法,复数运算,避开,构造方法,神经网络学习,地学,信号重构,数字信号处理
AB值：
0.175674
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