In this paper we implement the Discrete Rotational Fourier Transform(DRFT) which is a discrete version of the Angular Fourier Transform and its inverse transform. We simplify the computation algorithm in [4], and calculate the complexity of the proposed implementation of the DRFT and the inverse DRFT, in comparison with the complexity of a DFT (Discrete Fourier Transform).
In this paper, we suggest a representation for an inverse transform of the generalized Fourier-Feynman transform on the function space Ca,b[0, T]. The function space Ca,b[0, T] is induced by the generalized Brownian motion process with mean function a(t) and variance function b(t). To do this, we study the generalized Fourier-Feynman transform associated with the Gaussian process Ƶk of exponential-type functionals. We then establish that a composition of the Ƶk-generalized Fourier-Feynman transforms acts like an inverse generalized Fourier-Feynman transform.
In this paper, we prove an $L^p$ version of Donoho-Stark's uncertainty principle for the inverse of the hypergeometric Fourier transform on $\mathbb{R}^d$. Next, using the ultracontractive properties of the semigroups generated by the Heckman-Opdam Laplacian operator, we obtain an $L^p$ Heisenberg-Pauli-Weyl uncertainty principle for the inverse of the hypergeometric Fourier transform on $\mathbb{R}^d$.
A synchronous multicarrier (MC) code-division multiple access (CDMA) system using inverse fast Fourier transform (IFFT) and fast Fourier transform (FFT) for the downlink mobile communication system operating in a frequency selective Rayleigh fading channel is analyzed. Both carrier frequency offset and timing offset are considered in the analysis. Bit error rate performance of the system with both equal gain combining and maximum ratio combining are obtained. The performance is compared to that of the conventional system using correlation receiver. It is shown that when subcarrier number is large, the system using IFFT/FFT has nearly the same performance as the conventional one, while when the sub carrier number is small, the system using IFFT/FFT will suffer slightly worse performance in the presence of carrier frequency offset.
This study proposes a novel low-complexity algorithm for computing inverse fast Fourier transform (IFFT)/fast Fourier transform (FFT) operations in binary phase shift keying-modulated orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems without requiring any twiddle factor multiplications. The peak-to-average power ratio (PAPR) reduction capacity of an efficient PAPR reduction technique, that is, H-SLM method, is evaluated using the proposed IFFT algorithm without any complex multiplications, and the impact of oversampling factor for the accurate calculation of PAPR is analyzed. The power spectral density of an OFDM signal generated using the proposed multiplierless IFFT algorithm is also examined. Moreover, the bit-error-rate performance of the H-SLM technique with the proposed IFFT/FFT algorithm is compared with the classical methods. Simulation results show that the proposed IFFT/FFT algorithm used in the H-SLM method requires no complex multiplications, thereby minimizing power consumption as well as the area of IFFT/FFT processors used in OFDM communication systems.
In this paper we first investigate the existence of the generalized Fourier-Feynman transform of the functional F given by $$F(x)={\hat{\nu}}((e_1,x)^{\sim},{\ldots},(e_n,x)^{\sim})$$, where $(e,x)^{\sim}$ denotes the Paley-Wiener-Zygmund stochastic integral with $x$ in a very general function space $C_{a,b}[0,T]$ and $\hat{\nu}$ is the Fourier transform of complex measure ${\nu}$ on $B({\mathbb{R}}^n)$ with finite total variation. We then define two sequential transforms. Finally, we establish that the one is to identify the generalized Fourier-Feynman transform and the another transform acts like an inverse generalized Fourier-Feynman transform.
This paper compares numerical quadrature techniques for computing an inverse Fourier transform integral in two-dimensional resistivity modeling. The quadrature techniques using exponential and cubic spline interpolations are examined for the case of a homogeneous earth model. In both methods the integral over the interval from 0 to ${\lambda}_{min}$, where ${\lambda}_{min}$, is the minimum sampling spatial wavenumber, is calculated by approximating Fourier transformed potentials to a logarithmic function. This scheme greatly reduces the inverse Fourier transform error associated with the logarithmic discontinuity at ${\lambda}=0$. Numrical results show that, if the sampling intervals are adequate, the cubic spline interpolation method is more accurate than the exponential interpolation method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.3
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pp.184-191
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2018
Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) is a multicarrier modulation(MCM) system that enables high-speed communications using multiple carriers and has advantages of power and spectral efficiency. Therefore, this study aims to complement the existing shortcomings and to design an efficient MCM system. The proposed system uses the inverse discrete wavelet transform(IDWT) operation instead of the inverse fast Fourier transform(IFFT) operation. The bit error rate(BER), spectral efficiency, and peak-to-average power ratio(PAPR) performance were compared with the conventional OFDM system through the OFDM system design based on wavelet transform. Our results showed that the conventional OFDM and Wavelet-OFDM exhibited the same BER performance, and that the Wavelet-OFDM using the discrete Meyer wavelet had the same spectral efficiency as the conventional OFDM. In addition, all systems of Wavelet-OFDM based on various wavelets confirm a PAPR performance lower than that of conventional OFDM.
An important inverse problem in the field of acoustics is that of reconstructing the strengths of a number of sources given a model of transmission paths from the sources to a number of sensors at which measurements are made. In dealing with this kind of the acoustical inverse problem, strengths of the discretised source distribution can be simply deduced from the measured pressure field data and the inversion of corresponding matrix of frequency response functions. However, deducing :he solution of such problems is not straightforward due to the practical difficulty caused by their inherent ill-conditioned behaviour. Therefore, in order to overcome this difficulty associated with the ill-conditioning, the problem is replaced by a nearby well-conditioned problem whose solution approximates the required solution. In this paper a microphone array are identified for which the inverse problem is optimally conditioned, which can be robust to contaminating errors. This involves sampling both source and field in a manner which results in the discrete pressures and source strengths constituting a discrete Fourier transform pair.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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