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旋转因子合并的频率抽取FFT算法RCFA的新解释

许蔚 陈宗骘

韩明华, 袁乃昌. 多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用[J]. 电子与信息学报, 1998, 20(6): 739-744.
引用本文: 许蔚, 陈宗骘. 旋转因子合并的频率抽取FFT算法RCFA的新解释[J]. 电子与信息学报, 1987, 9(3): 229-234.
Han Minghua, Yuan Naichang. A IMPROVED TRACKING KALMAN FILTER USING MULTILAYER NEURAL NETWORK[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(6): 739-744.
Citation: Xu Wei, Chen Zongzhi. TWIDDLE FACTOR MERGED FREQUENCY-DECIMAL FFT ALGORITHMA NEW EXPLANATION FOR RCFA[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1987, 9(3): 229-234.

旋转因子合并的频率抽取FFT算法RCFA的新解释

TWIDDLE FACTOR MERGED FREQUENCY-DECIMAL FFT ALGORITHMA NEW EXPLANATION FOR RCFA

  • 摘要: 对频率抽取FFT算法进行修改,将两级旋转因子进行合并,得到旋转因子合并的频率抽取FFT算法。它与马滕斯(Martens)利用多项式代数理论导出的递归割圆因式分解算法(RCFA)结果完全相同,具有结构简单、计算效率高的优点。与RCFA相比,它便于被工程技术人员理解和使用,还很容易被推广到时间抽取的情况。
      关键词:
    •  
  • J. B. Martens, IEEE Trans. on ASSP, ASSP-32(1984), 750.[2]A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, Digital Siginal Processing, Prentice-Hall Inc., 1975.[3]董士嘉、杨耀增译,数字信号处理,科学出版社,1980.
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出版历程
  • 收稿日期:  1986-05-23
  • 修回日期:  1986-09-01
  • 刊出日期:  1987-05-19

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