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Fast Fourier transform of sparse spatial data to sparse Fourier data

机译:快速傅里叶变换稀疏空间数据到稀疏傅立叶数据

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摘要

We have outlined an O(N log N) algorithm to Fourier transform sparse spatial data to sparse Fourier data. We assume that the data is dense in 1D both in spatial and Fourier space, but live in a 2D space. The algorithm can be easily generalized to higher dimensions. For nD problems it can be shown that the complexity remains O(N log N) when both the spatial and Fourier data are dense in αD where 0 <α
机译:我们已经概述了O(n log n)算法到傅里叶变换稀疏空间数据到稀疏傅立叶数据。我们假设数据在空间和傅里叶空间中的1D中是密集的,但生活在2D空间中。该算法可以容易地推广到更高的维度。对于ND问题,可以示出,当空间和傅里叶数据中都是αd中的致密时,复杂性仍然是O(n log n),其中0 <α

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