[发明专利]稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法、终端及存储介质

权利要求书

1.一种稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法，其特征在于，包括：

对时域信号的稀疏度进行过估计，得到预测稀疏度；

利用所述预测稀疏度，对所述时域信号进行稀疏傅里叶变换得到所述时域信号的频域矢量；

剔除所述频域矢量中无效的虚警分量，得到最终的频域矢量。

2.如权利要求1所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法，其特征在于，所述对时域信号的稀疏度进行过估计，包括：

对所述时域信号的稀疏度进行估计，得到估计稀疏度；

利用所述估计稀疏度，对所述时域信号进行时域降维，以得到所述时域信号对应的短序列信号；

对所述短序列信号进行快速傅里叶变换，得到下采样矢量；

通过能量检测的方法对所述下采样矢量的有效分量进行计数，当所述有效分量的个数小于等于预设阈值时，所述估计稀疏度即为预测稀疏度。

3.如权利要求2所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法，其特征在于，在通过能量检测的方法对所述下采样矢量的有效分量进行计数之后，还包括：

当所述有效分量的个数大于预设阈值时，对所述时域信号的稀疏度进行重新估计，并利用重新估计的稀疏度对所述时域信号进行时域降维、快速傅里叶变，并判断有效分量的个数是否小于等于预设阈值。

4.如权利要求1所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法，其特征在于，利用所述预测稀疏度，对所述时域信号进行稀疏傅里叶变换得到所述时域信号的频域矢量，包括：

利用所述预测稀疏度，对所述时域信号进行时域降维，以得到所述时域信号对应的短序列信号；

对所述短序列信号进行快速傅里叶变换，得到下采样矢量；

将所述下采样矢量进行重构恢复成所述时域信号的频域矢量。

5.如权利要求2或4所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法，其特征在于，利用所述估计稀疏度/预测稀疏度，对所述时域信号进行时域降维，以得到所述时域信号对应的短序列信号，包括：

对所述时域信号进行频谱重排，以使所述时域信号的各频点在频域上均匀分布；

利用频域卷积原理将所述时域信号与窗函数相乘，以使各桶内的有效频点展宽成多个频点，其中所述窗函数根据所述估计稀疏度/预测稀疏度生成；

利用所述估计稀疏度/预测稀疏度分别在各桶中选取一个有效频点代表该桶的值，得到所述时域信号对应的短序列信号。

6.如权利要求1所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法，其特征在于，剔除所述频域矢量中无效的虚警分量，得到最终的频域矢量，包括：

判断所述频域矢量与预设阈值的大小；

若所述频域矢量的幅度小于预设阈值，则判定所述频域矢量对应的频点为虚警频点，并进行剔除。

7.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换程序，所述稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换方法的步骤。

9.如权利要求8所述的存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质。