稀疏傅里叶变换理论及研究进展

稀疏傅里叶变换（sparse Fourier transform，SFT）是一种稀疏信号离散傅里叶变换的新算法，比传统快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）更加高效.综述了SFT的理论框架、约束条件及频谱重排、窗函数滤波、降采样FFT等关键技术问题，结合算法最新理论成果，归纳出4种不同的重构方法：哈希映射法、混叠同余法、相位解码法、二分查找法.最后介绍了SFT理论的应用成果，并展望了其未来可能的发展方向