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高速フーリエ変換だと、サンプル数と基底数が2^nに固定されるけどこの方法だと独立に選べるからそれによって高速に処理できるってこと?
FFTW のライブラリでも既にサンプル数が 2^a*3^b*5^c*7^d*11^e*13^f (ただし e+f=0 or 1)が扱えたりする(一応 2^n が最も効率良いはず)のでそういうことではないと思う。
ある程度以上に疎な場合(重みのでかい周波数が多くない場合)に高速に変換できうるアルゴリズムを作ったというかより一般的に使える形に発展させた、みたいな話に見える。
FFT を使うような場合はデータはある程度は疎であるような気がしなくもないから結構有用だったりするのかな。ただ、特定の状況で 10 倍くらいだと普通の状況だとほとんど効かないんじゃ、的なことはありえるかも。あと不可逆になるのかなぁ。
# 論文はちらっと見たけど速攻で諦めた。無理。
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一つのことを行い、またそれをうまくやるプログラムを書け -- Malcolm Douglas McIlroy
たぶん (スコア:0)
高速フーリエ変換だと、サンプル数と基底数が2^nに固定されるけど
この方法だと独立に選べるからそれによって高速に処理できるってこと?
ではないはず (スコア:1)
FFTW のライブラリでも既にサンプル数が 2^a*3^b*5^c*7^d*11^e*13^f (ただし e+f=0 or 1)
が扱えたりする(一応 2^n が最も効率良いはず)のでそういうことではないと思う。
ある程度以上に疎な場合(重みのでかい周波数が多くない場合)に高速に変換できうる
アルゴリズムを作ったというかより一般的に使える形に発展させた、みたいな話に見える。
FFT を使うような場合はデータはある程度は疎であるような気がしなくもないから
結構有用だったりするのかな。ただ、特定の状況で 10 倍くらいだと普通の状況
だとほとんど効かないんじゃ、的なことはありえるかも。あと不可逆になるのかなぁ。
# 論文はちらっと見たけど速攻で諦めた。無理。