SFIT Python实现
时间: 2023-11-05 15:19:38 浏览: 34
SFIT (Sparse Fast Fourier Transform) 是一种用于计算稀疏信号的快速傅里变换算法。以下是一个使用 Python 实现 SFIT 的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.fft import fft
def sfit(signal, k):
N = len(signal)
freq_domain = np.zeros_like(signal, dtype=complex)
# 计算傅里叶变换
freq_domain[:k] = fft(signal[:k])
# 对于稀疏信号的处理
sorted_indices = np.argsort(np.abs(freq_domain[:k]))[::-1][:k]
freq_domain[sorted_indices] = fft(signal)[sorted_indices]
# 计算逆傅里叶变换
reconstructed_signal = np.real(np.fft.ifft(freq_domain))
return reconstructed_signal
# 示例用法
signal = np.random.randn(1000) # 输入信号
k = 10 # 稀疏度
reconstructed_signal = sfit(signal, k)
```
在上述代码中,我们使用了 `numpy` 和 `scipy` 库来计算傅里叶变换和逆傅里叶变换。函数 `sfit()` 接收一个输入信号 `signal` 和一个稀疏度参数 `k`,并返回重构的信号 `reconstructed_signal`。算法首先计算输入信号的前 `k` 个系数的傅里叶变换,然后根据频域系数的绝对值排序选择稀疏度最高的 `k` 个系数,并用完整输入信号的傅里叶变换结果替换它们。最后,函数计算逆傅里叶变换以得到重构的信号。
请注意,这只是一个简化的示例实现,实际的 SFIT 算法可能具有更多的细节和优化。这段代码可以作为一个起点来理解和实现 SFIT 算法,你可以根据自己的需求进行进一步的修改和优化。