稀疏快速傅里叶变换（SFT）算法

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#算法

麻省理工学院开发了一种新的稀疏傅里叶变换（SFT）算法，该算法在处理数据流时比快速傅里叶变换快10至100倍。
sgzwiz
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SFT模型的并行计算优化
AI架构师小马
03-08 230
1. 背景介绍 1.1 并行计算的重要性 随着计算机硬件的发展，多核处理器和分布式计算系统已经成为主流。为了充分利用这些硬件资源，提高计算效率，我们需要研究并行计算方法。并行计算可以将一个大问题分解成多个小问题，同时在多个处理器上进行计算，从而大大提高计算速度。
算法 | 尺度不变特征变换匹配算法 Scale Invariant Feature Transform （SIFT）
尘世冰封的专栏
09-06 1360
1、SFT简介 2、 SIFT算法实现 3、 SIFT算法的应用 4、 SIFT算法的扩展与改进
稀疏快速傅里叶变化（SFFT）
06-11
稀疏FFT，运算速度快，可用工程中，加快运算速度
sfft代码编译-稀疏傅里叶转换
qq_37889634的博客
08-08 1237
最近接到一个项目，要求把稀疏傅里叶变换的代码编译通过，该代码由老外实现，并且官方网址为：http://groups.csail.mit.edu/netmit/sFFT/。刚开始以为该代码为官方网址，我就在Ubuntu18.04环境上编译了，但是按照他说的搭建依赖库->编译，都实现了最后还是没有编译通过。后来经过九九八十一难，找了很多相关的资料才知道老外把代码给写错了，让我好一阵惊讶。其中我还不断地联系此网址的相关负责人都没有给出任何回复。 接下来我吧所有的错误以及需要改正的地方纠正出来： 1.s
大模型微调核心技术SFT详解：原理、方法与实践指南！
最新发布
Trb701012的博客
11-12 791
SFT(Supervised Fine-Tuning)是基于预训练模型通过少量标注数据调整参数的技术，核心是迁移学习。其特点是依赖预训练模型、需少量标注数据、参数高效调整。实施关键在于数据多样性和质量，包括数据用途和形式多样性。常用方法有全参数微调、部分层冻结和适配器技术。SFT能将通用模型快速适配到垂直领域，广泛应用于NLP、CV等任务，减少数据需求和训练成本。
稀疏傅里叶变换 matlab,稀疏傅里叶变换（sparse FFT）
weixin_36160268的博客
03-21 1392
作者：桂。时间：2018-01-0614:00:25前言对于数字接收来讲，射频域随着带宽的增加，AD、微波、FPGA资源的需求越来越高，但频域开的越宽并不意味着频谱越宽，有限信号内可认为信号在宽开频域稀疏分布，最近较为流行的稀疏FFT(SFFT)是在传统FFT的基础上，利用了信号的稀疏特性，使得计算性能优于FFT。本文简单记录自己的理解。一、稀疏FFT主要是12年MIT的论文：Simple a...
稀疏傅里叶变换（sparse FFT）
cpongo881
01-06 4859
作者：桂。 时间：2018-01-0614:00:25 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8214122.html 前言 　　对于数字接收来讲，射频域随着带宽的增加，AD、微波、FPGA资源的需求越来越高，但频域开的越宽并不意味着频谱越宽，有限信号内可认为信号在宽开频域稀疏分布，最近较为流行的稀疏FFT（SFFT）是在传统...
稀疏傅里叶变换（SFT）算法
weixin_34032621的博客
08-31 1485
Sparse Fast Fourier Transform : The discrete Fourier transform (DFT) is one of the most important and widely us...
精选资源
稀疏傅里叶变换的Matlab实现源码+算法文档.zip
04-25
稀疏傅里叶变换（sparse fourier transform，SFT）的Matlab实现。 参考代码：bernielampe1/sparse_fft: Implementation of sparse fast Fourier transform (sFFT). (github.com) 对代码进行了部分修改，并添加了注释...
面向FPGA的稀疏傅里叶并行算法实现
10-16
提出了一种基于最优搜索的稀疏傅里叶变换(SFT)的并行实现设计。首先将输入信号分为并行N组，分别进行快速傅里叶变换(FFT)，实现信号频率分量的取模处理，然后通过排序搜索获得。经验证，相较于FFTW，当信号长度大于...
Matlab实现稀疏傅里叶变换算法源码及文档
稀疏傅里叶变换（Sparse Fourier Transform，SFT）正是为了解决这一问题而提出的算法，它可以在处理大规模数据时显著降低计算复杂度。 稀疏傅里叶变换的基本思想是利用信号在频域内的稀疏性，即信号的频谱中只有一...
MIT稀疏傅里叶变换的快速实现与应用
资源摘要信息: 本资源集中包含了关于MIT稀疏傅里叶变换工作组开发的稀疏快速傅里叶变换（Sparse Fast Fourier Transform，简称SFFT）的相关文件，具体包括源代码文件"***"和头文件"fftw.h"。这些文件是稀疏傅里叶...
稀疏傅里叶变换
chenchw的博客
10-16 1168
1、实现过程： 主要利用信号频域稀疏的特性，通过某种查找算法定位出信号频谱中，非零系数（重要系数）的位置及其对应的系数值，实现信号的快速傅里叶变换。 三个步骤： 框图： 代码它需要设置几个参数，这些参数决定了算法的运行时间和精度。参数值取决于信号大小及其稀疏性。我们提供了示例测试运行，演示了如何在文档中设置参数。请在运行代码之前阅读文档。 ...
GA_sparsearray_sparsegenetic_稀疏微带天线阵列_稀疏阵列天线_稀疏天线
09-11
利用遗传算法优化10元稀疏天线阵列的单位间距，得到低副瓣的结果
【万字详解】SFT 是什么?大模型SFT（监督微调）该怎么做（经验技巧+分析思路）
javatiange的博客
05-03 5608
不用担心会破坏模型效果，毕竟 prompt 根本不算 loss，这么做的目的是适应线上用户的糟糕表达，没有一个用户会希望听到“不是我们的模型不行，而是你 prompt 写的不行”这种观点(我试了一圈，糟糕 prompt 的理解能力，感觉国内模型和 GPT4 的差距挺大的)。还是那句话，sft数据要的是质不是量。我前面提到过，实际工作中，出于耗时的考虑，可能不会用cot来训模型，但是数据生产的时候，为了保证回复质量还是应该让 GPT4用cot的方式进行回复，我们在训自己的模型的时候，省去cot 环节即可。
直观解释 稀疏傅里叶变换
phoenixtree7的专栏
07-20 7954
本文很简单的结束了什么是   稀疏傅里叶变换 1. Let's play an ideal piano. The keys of a piano are such that each key corresponds to a single specific frequency of sound.  For example, one of the better known
一文详解：SFT 是什么?大模型SFT（监督微调）该怎么做（经验技巧+分析思路）
大模型教程的博客
05-14 4318
在人工智能的快速发展中，监督微调（SFT）作为一种关键的训练技术，被广泛应用于大规模语言模型（LLM）的优化过程。本文将为您详细介绍 SFT 的基础概念、核心技术、实践经验与未来发展趋势，帮助读者深入了解这一领域的前沿动态。
如何向非技术人员解释“稀疏傅里叶变换”算法？
u012440684的专栏
09-24 712
让我们来演奏一架想象中的钢琴。 钢琴的每个琴键都对应一个特定频率的声音。例如，一个比较有名的频率是国际标准音A（440赫兹）。当有琴键按下时，你听到的声音是一个完美的正弦波，振荡在440赫兹。同样，中央C对应的频率约为261赫兹声波。 不过，每次只演奏一个音符太单调了，我们来尝试几个音符同时演奏。有趣的是，两个各不相关的声音结合起来，就创造一个全新的独特声音。它不再只是单一的频率，这是
稀疏傅里叶变换（频率降采样）
蜗牛
12-09 5011
设复信号 x(n) 长度为 N，X(k) 为其 DFT 结果。参数 B 整除 N，想要以等间隔 N/B对信号频域进行降采样，即求Y(K)=X(K*N/B) K∈[0,B-1]. 可以断言，Y(k) 是以下构造信号的 B 点 DFT 结果： 参考文献的公式推导： 参考文献：Simple and Practical Algorithm for Sparse Fourier Transf
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