[发明专利]离散傅里叶矩阵重构方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种离散傅里叶矩阵重构方法、装置、设备和存储介质。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；将随机样本数据与矩阵参数进行线性相乘，得到频域输出信号；基于频域输出信号进行域变换处理，得到重构时域信号；基于随机样本数据和重构时域信号，确定当次迭代所对应的损失，根据当次迭代所对应的损失调整矩阵参数；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，返回将随机样本数据与矩阵参数线性相乘，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。采用本方法能够提高信号数据处理的效率。

技术领域

本申请涉及信号处理技术领域，特别是涉及一种离散傅里叶矩阵重构方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着信息技术的发展，对信号处理的需求也越来越多，通常时域信号无法获取的参数信息，可以通过其对应的频域信号来直接得到，从时域信号到频域信号的转换就需要通过傅里叶变换来实现，而离散傅里叶变换是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式。

传统技术中，离散傅里叶矩阵都是通过公式计算得到的，计算过程中涉及大量的复数运算，通常都是通过设计专门的硬件来完成的。但是，复数运算的计算过程比较耗时，这对于目前信息时代海量的数据分析和计算而言，存在处理效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种离散傅里叶矩阵重构方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种离散傅里叶矩阵重构方法，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；

基于所述频域输出信号进行域变换处理，得到重构时域信号；

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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，所述基于所述频域输出信号进行域变换处理，得到重构时域信号，包括：

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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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：