1樓：晨綠佳
前難點。 nufft 的計算比 fft慢。nufft包括兩個步驟：
卷積插值 （gridding）和fft，其計算複雜度由卷積插值步驟決定。最近幾年對卷積插值快速計算的研究，有包括優化卷積窗函式（在保證插值精度的前提下縮小窗寬，降低過取樣比等），有基於openmp加速的nfft庫和基於gpu加速的gpunufft庫等。所以計算慢已經不是nufft的突出問題。
現皮褲難點。 nufft計算結果的理解，可逆性，和逆變換的計算問題。先看fft變換：
在滿足奈奎斯特採櫻昌樣定理條件下，其對乙個頻寬有限的一維連續訊號做等間隔取樣得到長度為n的離散訊號x[n]，其離散傅利葉變換記作矩陣向量相乘的形式為：f = f*x, 其中f為大小為n x n 的傅利葉變換矩陣，f[k] 是該訊號的離散頻譜，在k個等間隔頻率點上，一般k = n。該變換有fft演算法可以快速計算（fft的優點1）。
從這個頻譜再經過inverse fft變換：x = f^(-1) *f仍能夠得到原訊號（fft的優點2），f^(-1)表示f的逆。在數學上，f矩陣是可逆的，並且f矩陣的共軛轉置等於f矩陣的逆，也即f^(-1) =f^(h) ，而f^(h) 同樣可以用fft演算法快速計算（fft的優點3）.
所以fft變換是可逆的，並且正逆變換都有快速計算演算法。但是對脊握扒同乙個連續訊號做非等間隔取樣（變密度取樣）得到長度仍為n的離散訊號t[n]，做nufft變換並假設得到的結果頻譜y的頻率點是等間隔的，其矩陣向量乘的形式為：y = e * t那麼這個頻譜 y 和 f 是不等價的（問題1）。
從這個頻譜 y 經過逆變換 （t1 = e^(-1) *y）得到的 t1等不等於t，以及這個逆變換e^(-1) 與 e^(h) (e矩陣的共軛轉置)之間的關係是什麼都成了問題。
2樓：猴95596樟殺
nufft （nonuniform fast fourier transform）的計算難 是 相對 於 fft （fast fourier transform）而言的。nufft和fft屬於 dft（discrete fourier transform）處理不同離散訊號的快速計算演算法。fft是處理等間畢腔中隔取樣的離散訊號，而nufft是處理取樣間隔不固定（取樣密度變化）的離散訊號。
前難點。 nufft 的計算比 fft慢。nufft包括兩個步驟：
圓鉛卷積插值 （gridding）和fft，其計算複雜度由卷積插值步驟決定。最近幾年對卷積插值快速計算的研究，有包括優化卷積窗函式（在保證插值精度的前手山提下縮小窗寬，降低過取樣比等），有基於openmp加速的nfft庫和基於gpu加速的gpunufft庫等。所以計算慢已經不是nufft的突出問題。
小學生閱讀理解的難點在哪裡？該如何提高閱讀的理解能力？
引言 很多家長在孩子小學的時候就非常注重孩子的成績，由於很多家長就會發現孩子在做小學的閱讀理解之類的題上面是非常困難的，經常會遇到看不懂題，不能理解所表達的觀點，從而不知道這些題該從 下手。還有一部分原因是因為孩子年齡較小，所接觸的事物有限，見識面也比較短淺，所以在做閱讀理解的時候不容易深入的去思考...
無線吹風機的技術難點在哪
當一個產業發展至一定階段後，大多都會邁入技術研發的 瓶頸期 之中。在技術層面上，無法取得新的突破，無法獲得更多的發展能量 在產品服務層面上，無法滿足廣大消費者日趨 多元化 的需求，無法創造更為可觀的銷售利潤。譬如，我們日常生活之中所熟知的吹風機設計與製造領域，傳統的 有線吹風機 似乎漸漸走上了 下坡...
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