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Efficient software implementation of the nearly optimal sparse fast Fourier Transform for the noisy case

dc.date2015-08-03
dc.date.available2015-12-09T14:50:44Z
dc.date.issued2015-08-03
dc.identifier.issn2256-4314
dc.identifier.issn1794–9165
dc.identifier.urihttp://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2884
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/7876
dc.descriptionIn this paper we present an optimized software implementation (sFFT-4.0) of the recently developed Nearly Optimal Sparse Fast Fourier Transform (sFFT) algorithm for the noisy case -- First, we developed a modified version of the Nearly Optimal sFFT algorithm for the noisy case, this modified algorithm solves the accuracy issues of the original version by modifying the flat window and the procedures; and second, we implemented the modified algorithm on a multicore platform composed of eight cores -- The experimental results on the cluster indicate that the developed implementation is faster than direct calculation using FFTW library under certain conditions of sparseness and signal size, and it improves the execution times of previous implementations like sFFT-2.0 -- To the best knowledge of the authors, the developed implementation is the first one of the Nearly Optimal sFFT algorithm for the noisy case
dc.descriptionEn este artículo se presenta una implementación software optimizada (sFFT- 4.0) del algoritmo Transformada Rápida de Fourier Escasa (sFFT) Casi Óptimo para el caso con ruido -- En primer lugar, se desarrolló una versión modificada del algoritmo sFFT Casi Óptimo para el caso con ruido, esta modificación resuelve los problemas de exactitud de la versión original al modificar la ventana plana y los procedimientos; y en segundo lugar, se implementó el algoritmo modificado en una plataforma multinúcleo compuesta de ocho núcleos -- Los resultados experimentales en el agrupamiento de computadores muestran que la implementación desarrollada es más rápida que el cálculo directo usando la biblioteca FFTW bajo ciertas condiciones de escases y tamaño de señal, y mejora los tiempos de ejecución de implementaciones previas como sFFT-2.0 -- Al mejor conocimiento de los autores, la implementación desarrollada es la primera del algoritmo sFFT Casi Óptimo para el caso con ruido
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.language.isoengspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.relation.ispartofIngeniería y Ciencia - ing.cienc.; Vol 11, No 22 (2015); 73-94eng
dc.relation.isversionofhttp://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2884
dc.rightsCopyright (c) 2015 Ingeniería y Ciencia - ing.cienc.spa
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0spa
dc.sourceinstname:Universidad EAFIT
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.sourceIngeniería y Ciencia | ing.cienc.; Vol 11, No 22 (2015); 73-94eng
dc.titleEfficient software implementation of the nearly optimal sparse fast Fourier Transform for the noisy caseeng
dc.titleImplementación software eficiente de la Transformada de Fourier escasa casi óptima para el caso con ruidospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typearticle
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.subject.lembTRANSFORMACIONES DE FOURIER
dc.subject.lembPROGRAMACIÓN FUNCIONAL (COMPUTADORES)
dc.subject.lembARQUITECTURA DE COMPUTADORES
dc.subject.lembANÁLISIS CLUSTER
dc.type.localArtículospa
dc.subject.keywordFourier transformations
dc.subject.keywordFunctional programming (Computer science)
dc.subject.keywordComputer architecture
dc.subject.keywordCluster analysis
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.date.accessioned2015-12-09T14:50:44Z
dc.contributor.authorLópez-Parrado, Alexanderspa
dc.contributor.authorVelasco Medina, Jaimespa
dc.citation.journalTitleIngeniería y Cienciaspa
dc.citation.volume11
dc.citation.issue22
dc.citation.spage73
dc.citation.epage94
dc.citation.journalAbbreviatedTitleing.cienc.eng
dc.identifier.doi10.17230//ingciencia.11.22.4
dc.contributor.affiliationUniversidad del Quindío. Universidad del Valle. Princeton Universityspa
dc.contributor.affiliationUniversidad del Vallespa


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