ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম অ্যালগরিদম ধৃষ্টতা অধীনে একটি ফুরিয়ার পচানি যে তার ইনপুট পয়েন্ট সমান সময় ডোমেন, মধ্যে ব্যবধানে হয় নির্ণয় । তারা না থাকলে কী হবে? কার্যকরভাবে ভেরিয়েবল স্যাম্পলিং হার কী, তার জন্য অ্যাকাউন্ট করতে আমি কী অন্য কোনও অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারি, বা কোনও উপায়ে এফএফটি সংশোধন করতে পারি?
যদি সমাধানটি কীভাবে নমুনাগুলি বিতরণ করা হয় তার উপর নির্ভর করে তবে দুটি বিশেষ পরিস্থিতি রয়েছে যার মধ্যে আমি সবচেয়ে আগ্রহী:
- জিটার সহ নিয়মিত নমুনার হার: যেখানে δ t কে এলোমেলোভাবে বিতরণযোগ্য চলক। মনে করুন এটি বলা নিরাপদ | δ t কে | < টি / 2 ।
- অন্যথায় ধ্রুবক নমুনার হার থেকে নমুনাগুলি বাদ দেওয়া হয়েছে: যেখানে n k ∈ Z ≥ k
অনুপ্রেরণা: প্রথমত, এটি এই সাইটের প্রস্তাবের উপর উচ্চতর ভোট দেওয়া প্রশ্নগুলির মধ্যে একটি । তবে উপরন্তু, কিছুক্ষণ আগে আমি এফএফটি ব্যবহার ( স্ট্যাক ওভারফ্লো সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন দ্বারা উত্সাহিত ) সম্পর্কে আলোচনায় জড়িত হয়েছি যাতে অসম্পূর্ণ নমুনাযুক্ত পয়েন্ট সহ কিছু ইনপুট ডেটা উঠে আসে। এটি প্রমাণিত হয়েছিল যে ডেটাগুলির টাইমস্ট্যাম্পগুলি ভুল ছিল, তবে এটি কীভাবে এই সমস্যাটিকে মোকাবেলা করতে পারে সে সম্পর্কে আমাকে ভাবতে লাগল।