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稀疏快速傅里叶变换算法

matlab傅里叶变换实现滤波器 高通、低通 以及多种滤波因子

分数阶傅里叶变换（FRFT）算法合集，主要包含： · 1996-algorithm of H.M. Ozaktas, M.A. Kutay, and G. Bozdagi； · 1999-the algorithm of S.-C. Pei, M.-H. Yeh, and C.-C. Tseng； · 2000-the algorithm of C. Candan, M.A. Kutay, and H.M. Ozaktas； · 2001-the algorithm of S.-C. Pei, M.-H. Yeh。 各算法对应的论文也包含在其中。

线性调频信号的分数阶傅里叶变换，完整可用。分数阶傅里叶变换采用Pei采样算法，在傅里叶域呈现宽带特性的线性调频信号，在分数阶域呈现窄带特征。

基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

离散傅里叶变换(DFT)源程序，可直接使用 DFT.m Source.slx

本代码是实现了使用傅里叶变换得到傅里叶变换频谱，以及实现原点旋转45度，以及旋转后的傅里叶变换频谱

傅里叶变换 频谱分析！和好用 调试过的！

快速数论变换，里面有1、FFT快速傅立叶变换 2、FNT费马数变换3、NTT数论变换4、CRT中国剩余定理（孙子定理）及其它一些变换方法