提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和混沌的彩色图像加密算法。 将原始彩色图像的颜色转换为HSI（色相饱和度强度），并通过基于FrFT的随机相位编码对S分量进行转换，以获得新的随机相位。 使用H分量和新的随机相位作为两个相位板，通过基于FrFT的双随机相位编码来转换I分量。 然后使用混沌加扰技术对图像进行加密，从而使所得图像在空间域和频域均具有非线性和无序性。 另外，密文不是彩色图像而是灰色图像和相位矩阵的组合，因此密文在某种程度上具有伪装特性。 数值仿真结果证明了该算法的有效性和安全性。

运用matlab对Frft进行编程，给出了离散的源代码。

满足在数字信号处理器D SP (d ig ita l signa l p ro ce sso r) 上进行离散分数阶傅里叶变换 D FR F T (d isc re te f rac t io na l fo u r ie r t ran sfo rm ) 实时计算的要求, 通过对多种D FR F T 计算方法进 行比较, 选择O zak ta s 提出的D FR F T 快速算法进行基于D SP 的详细实现处理。在对该快速算法进 行理论分析的基础上, 将快速算法的计算过程进行优化配置, 并给出完整的计算量统计结果。在保 证精度要求的情况下, 提出的详细实现方法将快速算法的实数乘法计算量减至最小。 工程实际应 用表明: 该方法满足D SP 运算精度和实时性要求。

主要采用量纲归一化的方法来进行分数阶傅里叶变换

基于matlab编写的分数傅里叶变换程序

基于matlab的分数阶傅里叶变换故障诊断技术的实现

描述：研究一种基于分数阶傅里叶的方法进行时变信道估计。对于信道参数模型，通过发射多分量线性调频信号（multi-component LFM signal）探测信道。在接收端应用分数阶傅立叶变换对接收信号进行参数估计及信道估计,从而获得时变信道参数。 步骤：1.提出UWB LFM信号的信道估计的方案 2. 完成UWB LFM信号的信道估计的仿真 3.给出结果并且分析所提出方法的性能及可用性。 任务： 1.大体框架和给您的文章(《一种基于分数阶傅立叶变换的时变信道参数估计方法》陈恩庆，陶然，)是一样的，必须先仿真这篇论文中的四个仿真图（即文章的第四个部分仿真实例）。再进行之后的改进，原文仿真代码和改进代码都要。 2.蒙特卡罗模拟随机信源。 3.多分量线性调频信号（multi-component LFM signal）做导频信号 4.接收端用FrFT检测导频信号，并且进行参数估计及信道估计(仿真重点) 5.调节至超宽带频率。 6. 当SNR高于10db的时候，误码率不要高于10^-4。 7.写明方案大体流程，写清程序的注释。 8.我学校的要求都是英文的，以上为我的翻译，要是有不明白的地方，请参考我的《英文原版题目》 9.除了参考论文的仿真图外，多仿真一些其他可用于信道模拟的图。 10.先用最简单的LS信道估计方法（含仿真代码及图）作为文章引入 11.如果可以，把我的方法和另外一种常用的简单的做比较证明他的优势。

分数阶傅里叶变换的一些文献和代码，帮助大家更进一步学习

LFM信号的分数傅里叶变换分析，包含LFM信号分数阶谱图产生及FrFt子程序，及峰值搜索等

matlab光谱算法代码frft2-python python中的离散1d和2d分数阶傅里叶变换 用法： frft2d（mat，ax，ay） mat：要转换的数字矩阵 ax，ay：沿x和y轴的变换顺序 返回垫子的frft光谱 偏移（f，a; p） f：待变换的离散信号 a：转换顺序 p（可选）：近似的顺序，默认情况下等于f的一半 返回f的frft谱 这段代码是从其matlab版本翻译而来的（我实际上不知道该算法是如何工作的xd），一个senpai给了我，我也不知道它的起源。