We propose a decomposition method for the spectral peaks in an observed frequency spectrum, which is efficiently acquired by utilizing the Fast Fourier Transform. In contrast to the traditional methods of waveform fitting on the spectrum, we optimize the problem from a more robust perspective. We model the peaks in spectrum as pseudo-symmetric functions, where the only constraint is a nonincreasing behavior around a central frequency when the distance increases. Our approach is more robust against arbitrary distortion, interference and noise on the spectrum that may be caused by an observation system. The time complexity of our method is linear, i.e., $O(N)$ per extracted spectral peak. Moreover, the decomposed spectral peaks show a pseudo-orthogonal behavior, where they conform to a power preserving equality.


翻译:我们建议对观测频谱中的光谱峰进行分解方法,该方法通过使用快速傅里叶变换而有效获得。与传统的波形适应频谱的方法相反,我们从更稳健的角度优化问题。我们将频谱峰作为伪对称功能进行模型,其中唯一的制约是距离增加时在中央频率周围不增加行为。我们的方法更有力,防止由观察系统可能造成的任意扭曲、干扰和频谱噪音。我们方法的时间复杂性是线性,即每个提取光谱峰值$O(N)美元。此外,分解的光谱峰显示一种伪正反波行为,它们符合维护平等的力量。

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