傅里叶反变换matlab代码Python中的非均匀快速傅立叶变换 该库为Python提供了更高性能的CPU / GPU NUFFT。 该库最初是Jeff Fessler和他的学生所编写的Matlab NUFFT代码的移植端口，但是已经进行了全面的改进，并添加了GPU支持。 该库未实现所有NUFFT变体，仅实现了以下两种情况： 1.）从均匀的空间网格到非均匀采样的频域的转换。 2.）从非均匀傅立叶样本到均匀间隔的空间网格的逆变换。 那些对其他NUFFT类型感兴趣的人可能想考虑通过进行非官方python包装的。 转换以单精度和双精度变体实现。 基于低内存查找表的实现和完全预先计算的基于稀疏矩阵的实现都可用。 请参阅和以获取完整的许可证信息。 相关软件 软件包中提供了另一个具有CPU和GPU支持的基于Python的实现。 NUFFT的Sigpy实现非常紧凑，因为它用于从通用代码库为CPU和GPU变体提供及时的编译。 相反， mrrt.nufft将预编译的C代码用于CPU变体，并且GPU内核在运行时使用NVIDIA提供的NVIDIA运行时编译（NVRTC）进行编译。 该工具实现了更广泛的一组非

非均匀快速傅里叶变换算法的matlab程序，包括常见的最大最小法 低秩逼近法 高斯格点法等算法的matlab实现，以及原创并发表在tsp期刊的NUSFT算法

非均匀傅里叶变换是传统傅里叶变换的扩展,它尤其适合于适合于非均匀采样数据或要计算 任意频率的频谱.

NUFFT的算法，1D、2D、3D的还另有几个C语言代码 NUFFT的算法，1D、2D、3D的还另有几个C语言代码

非均匀快速傅里叶变换，可优化阵列天线等方面

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利用VC编写的mex文件，实现二维非等间距快速傅里叶变换adjoint算法。可以在matlab里面像调用库函数一样调用nfft2_adjioint.mexw32。里面包含了函数说明文件及matlab测试程序。

Python 中的 NUFFT 该存储库包含 NUFFT 和相关算法的纯 Python 实现的实验。 有关更多信息，请参阅，还可以参阅包，它为 nufft Fortran 源提供简单的 Python 包装器。 有关此算法的 Python 版本的讨论，请参阅我关于该主题的。

NUFFT代码工具箱，里面有详细代码说明，Matlab代码，有测试代码

非均匀傅里叶变换(NUFFT)在雷达、通信、医学成像、射电天文学等诸多领域都获得了广泛应用, 其快速计算是近年 来的研究热点, 对于MRI非笛卡尔采样的重建具有良好效果。。