【技术实现步骤摘要】
可降低时间损耗的傅里叶变换算法
本专利技术涉及一种非平稳信号的处理方法，具体而言，是一种可降低时间损耗的傅里叶变换算法，属于信号处理和时频分析领域。
技术介绍
信号采集、信号描述和信号处理是现代科学研究和实际应用中不可缺少的重要组成部分。在实际的应用过程中，绝大多数的信号不仅是时变的、而且其频率也会随着时间发生变化，传统的一维时间到频率的变换已不能满足要求。随着时频分析方法的出现，这一问题得到了很好的解决。时频分析通过构造出时域和频域的二维联合分布函数来表征信号的分布特性，目前这一技术已被广泛地应用于许多研究领域中，如地震波和导波信号、生物信号、机械信号、雷达信号和语音信号等的分析与处理。随着时频分析技术和相关信号处理方法的发展，衍生出了多种新的时频分析方法。根据其表现形式，可以分为线性信号时域变换、非线性信号时频分析、自适应时频分析和基于经验模型分解的时频分析方法。线性时频变换是通过基函数对信号进行分解，从而实现信号的时频变换。又由于基函数多种多样，从而产生了时频局部化不一的时频分析方法。线性时频变换的改进主要着眼于窗函数的构造以及时频基函数的设计和尺度变换中。...
【技术保护点】
1.一种可降低时间损耗的傅里叶变换算法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定位步骤，通过多次循环迭代对信号频域非零傅里叶系数或重要系数的位置进行估计，得到位置数据；S2、估值步骤，依据得到的位置数据，通过多次循环迭代估计对应这些位置数据的系数值；S3、变换步骤，依据得到的位置数据及对应的系数值，在全零输出序列中进行设置，并完成信号的傅里叶变换、输出结果。
【技术特征摘要】
1.一种可降低时间损耗的傅里叶变换算法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定位步骤，通过多次循环迭代对信号频域非零傅里叶系数或重要系数的位置进行估计，得到位置数据；S2、估值步骤，依据得到的位置数据，通过多次循环迭代估计对应这些位置数据的系数值；S3、变换步骤，依据得到的位置数据及对应的系数值，在全零输出序列中进行设置，并完成信号的傅里叶变换、输出结果。2.根据权利要求1所述的可降低时间损耗的傅里叶变换算法，其特征在于，S1所述定位步骤，具体包括：S11、频谱重排步骤，对频域信号进行频谱重排，避免两个或两个以上非零傅里叶系数映射到同一筐中，对长度为N的信号x进行时域重排可表述为(Pσ,τx)i＝xσi+τ，其中，σ为缩放因子、与信号长度N互质，τ为位移因子、τ∈[0,N-1]，对应的频域信号可表述为S12、窗函数滤波步骤，假设长度为N的窗函数f(n)，满足其中，ε'为通带截断因子，则f(n)为长度为N、参数为(ε，ε',δ,w)的平坦窗函数；S13、降采样快速傅里叶变换步骤，假设信号x长度为N，B为能整除n的整数，y为信号x的B点降采样信号，则降采样信号y可表述为降采样信号y的傅里叶变换可表述为其中，为信号y的傅里叶变换结果，为信号x的傅里叶变换结果；S14、哈希逆映射步骤，根据降采样快速傅里叶变换中非零系数或重要系数的位置，得到非零系数或重要系数在原信号傅里叶谱中的位置集合，并通过多次哈希逆映射，得到降采样快速傅里叶变换中非零系数或重要系数映射到原傅里叶谱中的相应位置次数集合。3.根据权利要求2所述的可降低时间损...
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