[发明专利]离散傅里叶矩阵重构方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种离散傅里叶矩阵重构方法，其特征在于，所述方法包括：

获取随机样本数据，并获取前次迭代所得到的矩阵参数；其中，所述随机样本数据为样本时域信号，首次迭代所对应的矩阵参数为初始化矩阵参数；

将所述随机样本数据与所述矩阵参数进行线性相乘，得到频域输出信号；

将所述频域输出信号调整成实部与虚部相结合的目标表达式；将所述目标表达式与对应维数的正交基相乘，将相乘的结果中的实部数据作为与所述频域输出信号对应的重构时域信号；

基于所述随机样本数据和所述重构时域信号，确定当次迭代所对应的损失，根据所述当次迭代所对应的损失调整所述矩阵参数；

进入下一次迭代，并将调整后的矩阵参数作为下一次迭代所对应的前次迭代所得到的矩阵参数，返回所述将所述随机样本数据与所述矩阵参数进行线性相乘，得到频域输出信号的步骤继续执行，直至达到停止条件时停止；

基于最后迭代所得到的矩阵参数，确定离散傅里叶重构矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述随机样本数据的长度是一致的；所述初始化矩阵参数的行数等于所述随机样本数据的长度的2倍，列数等于所述随机样本数据的长度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频域输出信号为2N×1的矩阵形式，其中，N为所述随机样本数据的长度；所述将所述频域输出信号调整成实部与虚部相结合的目标表达式，包括：

将所述频域输出信号上半部分的N行作为实部；

将所述频域输出信号下半部分的N行作为虚部；

通过以下公式构建目标表达式：

y′＝a+jb；其中，y′表示频域输出信号；a表示实部；b表示虚部。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述随机样本数据和所述重构时域信号，确定当次迭代所对应的损失，包括：

计算所述随机样本数据和所述重构时域信号之间的均方误差；

将所述均方误差作为当次迭代所对应的损失。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当次迭代所对应的损失调整所述矩阵参数，包括：

确定与所述损失对应的损失函数；

计算所述损失函数关于所述矩阵参数的偏导数，并将所述偏导数作为所述损失函数的梯度；

沿着所述损失函数的梯度下降的方向更新所述矩阵参数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待处理时域信号；

基于所述离散傅里叶重构矩阵对所述待处理时域信号进行处理，得到目标重构频域信号；

基于所述目标重构频域信号进行频谱分析。

7.一种离散傅里叶矩阵重构装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取随机样本数据，并获取前次迭代所得到的矩阵参数；其中，所述随机样本数据为样本时域信号，首次迭代所对应的矩阵参数为初始化矩阵参数；

处理模块，用于将所述随机样本数据与所述矩阵参数进行线性相乘，得到频域输出信号；

所述处理模块，还用于将所述频域输出信号调整成实部与虚部相结合的目标表达式；将所述目标表达式与对应维数的正交基相乘，将相乘的结果中的实部数据作为与所述频域输出信号对应的重构时域信号；

调整模块，用于基于所述随机样本数据和所述重构时域信号，确定当次迭代所对应的损失，根据所述当次迭代所对应的损失调整所述矩阵参数；

返回模块，用于进入下一次迭代，并将调整后的矩阵参数作为下一次迭代所对应的前次迭代所得到的矩阵参数，返回所述将所述随机样本数据与所述矩阵参数进行线性相乘，得到频域输出信号的步骤继续执行，直至达到停止条件时停止；

确定模块，用于基于最后迭代所得到的矩阵参数，确定离散傅里叶重构矩阵。