1)short-time Fourier transform短時傅立葉變換
1.Application of short-time Fourier transform in the vibration analysis of the large hydroelectric machine;短時傅立葉變換在大型水輪發電機組振動分析中的應用
2.Instantaneous frequency estimation of the sequence of hopping frequency based on short-time Fourier transform;基于短時傅立葉變換的跳頻序列瞬時頻率估計
3.We discuss the Short-Time Fourier Transform (STFT) method and the wavelet method.心音信號是非平穩信號,為全面了解心音信號的特性,文中探討了短時傅立葉變換和小波分析兩種時頻分析方法;并利用它們對正常和非正常心音信號進行了分析,通過對比分析結果,比較了各自的優劣。
英文短句/例句
1.Research on adaptive sampling based on short time Fourier transform基于短時傅立葉變換的自適應采樣的研究
2.A method for calculating the heart sound splitting time based on STFT一種基于短時傅立葉變換的心音分裂時間計算方法
3.In this paper, a pulsar de-dispersion algorithm based on the Short Time Fourier Transform (STFT) is presented.敘述了一種基于短時傅立葉變換的脈沖星消色散算法。
4.Detection of Egg Cracks by Short-Time Fourier Transform基于短時傅立葉變換的雞蛋破損檢測技術的研究
5.Time-frequency Analysis Methods Based on Short-Time Fourier Transform and Wavelet Transform基于短時傅立葉和小波變換的時頻分析
6.Sensitive speech extraction based on short-time Fourier transform基于短時傅里葉變換的敏感語音提取
7.Fourier transform infrared spectrometry傅立葉變換紅外光譜法
8.A Surface EMG Signal Identification Method Based on Short-time Fourier Transform基于短時傅里葉變換的肌電信號識別方法
9.InSAR Phase Unwrapping Algorithm Based on Two-dimensional Windowed Fourier Transform基于短時傅里葉變換的干涉相位解纏方法
10.Measuring and analyzing technology based on variable-time-interval Fourier transform was dealt with for vehicle accelerating noise signal.提出了基于變時基短時傅里葉變換來分析和處理時變信號的技術。
11.Multi-temporal NDIV Land Cover Classification Algorithm Base on Fourier Transform基于傅立葉變換的多時次NDVI地表覆被分類方法
12.Real-time Parameter Estimation of Torpedo Homing Signal Based on STFT and its Application基于短時傅里葉變換的魚雷自導信號參數實時估計及應用
13.pulse Fourier transform NMR脈沖傅立葉變換核磁共振（法）
14.rapid Fourier transform NMR correlation spectroscopy快速傅立葉變換核磁共振相關波譜法
15.Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometer (FT-ICR-MS)傅立葉變換離子回旋共振質譜計
16.Complex-order Fourier Transforms and Their Optical Implementation;復數階分數傅立葉變換及其光學實現
17.Face Recognition System Based on FFT Algorithm and Its Application;基于傅立葉變換技術的人臉識別系統
18.Visualization of Flow Field Based on Clifford Fourier Transform;基于Clifford傅立葉變換的流場可視化
相關短句/例句
STFT短時傅立葉變換
1.By means of short-time Fourier Transform(STFT) and wavelet transform,the time and frequency characteristic of signals are analyzed and the relation between signal time and frequency characteristic and the welded spot′s growing process are researched.針對電阻點焊機焊點的質量在線監測問題,設計了一套點焊過程動態信號采集與處理系統,同步采集點焊過程電極間電壓、焊接電流和電極位移信號,通過短時傅立葉變換、小波變換對信號進行時域-頻域分析,確立了動態信號時域、頻率特征與焊點形核過程的對應關系。
2.This article mainly discusses the STFT,wave.本文對應用于超聲多普勒血流信號分析的短時傅立葉變換、小波變換、參數模型法和Cohen類的時頻分布等方法作了著重論述。
3.Heart sound is a highly nonstationary signal, and the Short-time Fourier Transform ation(STFT) is an effective method for this kind of signal to be analysed.心音信號是一種典型的非平穩信號,短時傅立葉變換(STFT,又稱窗口傅立葉變換)是用于對非平穩信號進行時頻分析的有效工具。
3)Short Time Fourier Transform短時傅立葉變換
1.A Pulsar de-dispersion Algorithm Based on the Short Time Fourier Transform(STFT);一種基于短時傅立葉變換的脈沖星消色散算法
2.Then,its time-frequency figure can be obtained using the conventional algorithm,the STFT (Short Time Fourier Transform),to process it.根據對超聲多普勒血流物理模型的研究,提出了一套自己的物理模型,用超聲探頭采集出多普勒信號,然后再利用一些較為經典的方法,如短時傅立葉變換對其進行處理,然后得到其時頻分布圖。
3.The electrical signal of three species in compositae,namely,Senecio cruentus、Bellis perennis and Chrysanthemum coronarium grown in flowerpots,was determined and then analyzed by the method of short time Fourier transform.對測得的瓜葉菊(Senecio cruentus)、雛菊(Bellis perennis)和茼蒿(Chrysanthemum coronarium)三種盆栽菊科植物的電信號進行了短時傅立葉變換分析。
4)DSTFT離散短時傅立葉變換
1.π/4-DQPSK Demodulation Based on DSTFT;基于離散短時傅立葉變換的π/4-DQPSK信號解調
5)short window discrete Fourier transform短時窗離散傅立葉變換
6)Short-time Fourier Transfer (SFT)短時傅立葉變換(SFT)
延伸閱讀
快速傅立葉變換快速傅氏變換 英文名是fast fourier transform快速傅氏變換（fft）是離散傅氏變換(dft)的快速算法，它是根據離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅立葉變換的算法進行改進獲得的。它對傅氏變換的理論并沒有新的發現，但是對于在計算機系統或者說數字系統中應用離散傅立葉變換，可以說是進了一大步。設x(n)為n項的復數序列，由dft變換，任一x（m）的計算都需要n次復數乘法和n-1次復數加法，而一次復數乘法等于四次實數乘法和兩次實數加法，一次復數加法等于兩次實數加法，即使把一次復數乘法和一次復數加法定義成一次“運算”（四次實數乘法和四次實數加法），那么求出n項復數序列的x（m）,即n點dft變換大約就需要n2次運算。當n=1024點甚至更多的時候，需要n2=1048576次運算，在fft中，利用wn的周期性和對稱性，把一個n項序列（設n=2k,k為正整數），分為兩個n/2項的子序列，每個n/2點dft變換需要（n/2）2次運算，再用n次運算把兩個n/2點的dft變換組合成一個n點的dft變換。這樣變換以后，總的運算次數就變成n+2（n/2）2=n+n2/2。繼續上面的例子，n=1024時，總的運算次數就變成了525312次，節省了大約50%的運算量。而如果我們將這種“一分為二”的思想不斷進行下去，直到分成兩兩一組的dft運算單元，那么n點的dft變換就只需要nlog2n次的運算，n在1024點時，運算量僅有10240次，是先前的直接算法的1%，點數越多，運算量的節約就越大，這就是fft的優越性。
