INDEXING IN THE GOOD–THOMAS FAST FOURIER TRANSFORM ALGORITHM

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article indicates a simple principle for the formation of input and output numbering of arrays in the fast Goode–Thomas algorithm for implementing the discrete Fourier transform. Specific examples show how to construct a superposition with a fast algorithm with a constant structure. A generalization of the algorithm for three or more co-prime factors is considere.

About the authors

M. S. Bespalov

Vladimir State University

Email: bespalov@vlsu.ru
Vladimir, 600000, Russia

References

  1. Good I. J. The interaction algorithm and practical Fourier analysis // J. Royal Stat. Soc. Ser. B. 1958. V. 20 (2). 1960. V. 22 (2). P. 361–375.
  2. Thomas L. H. Using a Computer to Solve Problems in Phiysics, Applications of Digital Computers. Ginn and Co: Boston. Mass. 1963.
  3. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989. 448 с.
  4. Tolimieri R., An M., Lu C. Algorithms for Discrete Fourier Transform and convolution. Springer Science. LLC, 1997. 268 p.
  5. Burrus C. S., Eschenbacher P. W. An in-place in-order Prime Factor FFT Algorithm // IEEE Trsans. Acoust. Speech and Signal Proc. 1981. V. 29. P. 806–817.
  6. Temperton C. A note on Prime Factor FFT Algorithms // J. Comput. Phys. 1983. V. 52. P. 198–204.
  7. Беспалов М. С. Обобщение быстрого преобразования Фурье с постоянной структурой // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2023. Т. 63. № 8. С. 1241–1250. https://doi.org/10.31857/S0044466923080033
  8. Беспалов М. С. О свойствах тензорного произведения матриц // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2014. Т. 54. № 4. С. 547–561. https://doi.org/10.1134/S0965542514040046
  9. Беспалов М. С. Новые разложения кронекеровой степени по Гуду // Проблемы передачи информации. 2018. Т. 54. № 3. С. 62–66. https:// doi.org/10.1134/S0032946018030043

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).