最近关注FFT挺多，上传两篇我的FFT论文与大家交流。
FFT是一个古老的算法，但是关于FFT的研究却一直没有停止过，其中一个重要的研究分支，就是利用FFT进行频率估计(实数信号，复数信号要简单一些，实数信号可以写成两个复数信号的叠加，附件1中有说明)，由于受到长程、短程等影响，FFT频率估计精度会大大降低。国内外很多学者对这个问题展开了非常丰富的研究，例如通过插值FFT也就是Interpolated DFT（IpDFT）来提高FFT的频率估计精度，据我所知的IpDFT方法不小于50种。我的这两篇均是关于如何插值IpDFT，与传统的插值FFT的区别在于，这是第一次实现无偏频率估计，在整个推导过程中没有进行任何近似。
第二篇提高了第一篇算法在采样时间低于信号1个周期时的估计精度。希望与吧里大神多多学习。
Sun, Y., Zhuang, C., & Xiong, Z. (2015). A Scale Factor-Based Interpolated DFT for Chatter Frequency Estimation. Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on, 64(10), 2666-2678.
Sun, Y., Zhuang, C., & Xiong, Z. (2016). A Switch-Based Interpolated DFT for the Small Number of Acquired Sine Wave Cycles. Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on, 65(4), 846 - 855.
学习~~~~~ 很好的文章 感谢分享，可否给一些中文文章 你这个东西除了可以很好地应付考核之外，另外还有什么用啊？ dsp2008 发表于 2016-5-5 23:00
你这个东西除了可以很好地应付考核之外，另外还有什么用啊？
虽然也泛读过几千篇论文，我还没有看到过几篇在实际生活中真正有用的SCI论文 sunyuxinhe 发表于 2016-5-11 20:40
虽然也泛读过几千篇论文，我还没有看到过几篇在实际生活中真正有用的SCI论文
唉，大家都在刷论文。我说我能够实现理想时频分析，打破了海森伯格不确定原理，审稿人们都不信。 如何打破海森伯格不确定性原理？提高时频分析的分辨率我觉得只是在无限接近那个等于号，就像绝对零度无法达到一样，只能无限接近。个人从感性角度看问题是频率和时间是一对互倒数，一个分辨率大另一个分辨率就小了。海森伯格不确定性定理给出的就是那个最值。要想突破的话，估计时空观就不是现在的描述方式，但是这样的描述方式能否解决现实问题就另外说了。话多一句，听闻做降低光速的，少见超光速的，直至目前也没能理解群速度和相速度，据说其中一个量是超过光速的。求科普，以及你的基本想法如何突破海森伯格关系式。如果突破了，那也将是一个重大发现 如果你真的打破海森伯格不确定性原理，那就不只是SCI那么简单啦。。。 本帖最后由 sunyuxinhe 于 2016-5-12 23:19 编辑
dsp2008 发表于 2016-5-5 23:00
你这个东西除了可以很好地应付考核之外，另外还有什么用啊？
事实上，学术研究如果一味地以立刻可以应用为导向，那么很多学科都没有必要做了，例如基础学科的研究，在发达国家，例如韩国，美国，高校基础学科科研人员的待遇很高，政府就是要花钱让他们去做所谓“无用的研究”，事实上，没有人愿意做赔本的买卖，从长远角度，基础研究是很有意义的，表面上，现在新的一个新技术可能很有吸引力，很有卖点。从发展的角度看，这可能只不过在同一个层次上的小发明创造，而深层次的革命性突破往往就是来自基础研究的发展，这些突破性工作往往可以把人类认知从一个层次，跃升到更高的层次。
我文章的审稿人有六个，我可以确定我的方法是这个领域的首次解析解，无噪声情况下的误差是10的-17次方（误差受限于matlab数值计算误差），别人的同类方法一般是10的-6次方。
学习！
sunyuxinhe 发表于 2016-5-12 23:13
事实上，学术研究如果一味地以立刻可以应用为导向，那么很多学科都没有必要做了，例如基础学科的研究，在 ...
赞成楼长的说法，我也是做基础研究的，从长远讲，基础研究的意义更大。 针对的是单频信号？个人觉得单频信号比较少见。能做到很高的精度确实不错。 yghit08 发表于 2016-5-14 10:25
针对的是单频信号？个人觉得单频信号比较少见。能做到很高的精度确实不错。
单频复信号研究的，比单频实信号要多 单频复信号如何采集到？
其实就像小波分析和傅里叶分析一样，个人觉得都有一定程度上分解成单频信号去做。
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