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編輯推薦： 快速傅里叶变换（FFT）是世界上使用很广的算法，但时至今日，FFT算法的运行速度已经赶不上很多大数据问题的计算需求量。本书新提出的稀疏傅里叶变换在很多问题上可以比传统FFT快上10到100倍，带来了革命性的进步！ 作者海塞姆哈桑教授在任教美国伊利诺伊大学前于2016年在麻省理工学院取得博士学位，并获得麻省理工学院计算机科学博士学位论文奖和国际计算机协会（ACM）的年度博士论文奖。ACM是颁发世界计算机领域图灵奖的权威学术组织。 海塞姆哈桑关于稀疏傅里叶变换的研究工作被《技术评论》（Technology Review）评为年度全球十大突破技术（TR10）之一。 內容簡介： 傅里叶变换是计算信号频域表示的*基本工具之一。它在信号处理、通信、音视频压缩、医学成像、基因组学、天文学等许多领域中都发挥着核心作用。上世纪60年代数学家们开发了傅里叶变换的快速算法，快速傅里叶变换（FFT）能在接近线性的时间内运行，已成为很多领域不可或缺的工具。然而，时至今日，FFT算法的运行速度已经赶不上很多大数据问题的计算需求量。因此，在次线性时间内运行更快的算法变得必要。稀疏傅里叶变换算法并不采样所有数据点，在很多问题上可以比传统FFT快上10到100倍，带来了革命性的进步！本书的研究内容曾获得2016年国际计算机协会（ACM）的年度博士论文奖，并被《麻省理工技术评论》评为年度全球十大突破技术（TR10）之一。 關於作者： 海塞姆哈桑（Haitham Hassanieh）目前是美国伊利诺伊大学电子与计算机工程系和计算机科学系两系合聘教授。他于2016年在美国麻省理工学院获得博士学位，并荣获麻省理工学院计算机科学博士学位论文奖和国际计算机协会（ACM）的年度博士论文奖。他还获得过2011年SIGCOMM论文奖和2017年MobiSys论文奖。

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