【摘 要】
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Clifford傅里叶变换(Clifford Fourier transform,CFT)可以应用于矢量场和标量场,但无法有效解决大数据问题,因为该算法是基于每个信号量计算的。稀疏快速傅里叶变换(sparse
【机 构】
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School of Communication and Information Engineering, Shanghai University; College of Informatio
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
【基金项目】
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supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61301027,61375015,and 11274226)
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Clifford傅里叶变换(Clifford Fourier transform,CFT)可以应用于矢量场和标量场,但无法有效解决大数据问题,因为该算法是基于每个信号量计算的。稀疏快速傅里叶变换(sparse fast Fourier transform,s FFT)理论通过选择性地使用输入数据来处理大数据问题。受之启发,我们提出一个称为稀疏快速Clifford傅里叶变换(sparse fast CFT,SFCFT)的算法,该算法能够大幅度提高在标量场和矢量场中的计算性能。实验对标量场、灰度图和彩色图像数据进行处理,通过与FFT,CFT和s FFT进行比较,表明SFCFT可以有效提升多矢量信号处理的性能。
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