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Support-Limited Generalized Uncertainty Relations on Fractional Fourier Transform

Journal of Signal and Information Processing 2015年第3期6卷 227-237页

作者： Xiaotong Wang Guanlei Xu Navgation Department of Dalian Naval Academy Dalian China Ocean Department of Dalian Naval Academy Dalian China

This paper investigates the generalized uncertainty principles of fractional Fourier transform (FRFT) for concentrated data in limited supports. The continuous and discrete generalized uncertainty relations, whose bounds are related to FRFT parameters and signal lengths, were derived in theory. These uncertainty principles disclose that the data in FRFT domains may have?much higher concentration than that in traditional time-frequency domains, which will enrich the ensemble of generalized uncertainty principles.

关键词： Discrete Fractional Fourier Transform (DFRFT) Uncertainty Principle frequency-limiting Operator

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Generalized Parseval’s Theorem on Fractional Fourier Transform for Discrete Signals and Filtering of LFM Signals

引用

Journal of Signal and Information Processing 2013年第3期4卷 274-281页

作者： Xiaotong Wang Guanlei Xu Yue Ma Lijia Zhou Longtao Wang Automation Department of Dalian Naval Academy Dalian China

This paper investigates the generalized Parseval’s theorem of fractional Fourier transform (FRFT) for concentrated data. Also, in the framework of multiple FRFT domains, Parseval’s theorem reduces to an inequality with lower and upper bounds associated with FRFT parameters, named as generalized Parseval’s theorem by us. These results theoretically provide potential valuable applications in filtering, and examples of filtering for LFM signals in FRFT domains are demonstrated to support the derived conclusions.

关键词： Discrete Fractional Fourier Transform (DFRFT) Uncertainty Principle frequency-limiting Operator Linear frequency-Modulation (LFM) Signal Filtering

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