फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म एल्गोरिथ्म इस धारणा के तहत एक फूरियर अपघटन की गणना करता है कि इसके इनपुट बिंदु समान रूप से समय डोमेन, । अगर वे नहीं हैं तो क्या होगा? क्या एक और एल्गोरिथ्म है जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं, या किसी तरह से मैं एफएफटी को संशोधित कर सकता हूं, जो कि प्रभावी रूप से एक चर नमूना दर है?
यदि समाधान इस बात पर निर्भर करता है कि नमूने कैसे वितरित किए जाते हैं, तो दो विशेष परिस्थितियां हैं जिनमें मैं सबसे अधिक दिलचस्पी रखता हूं:
- घबराना के साथ लगातार नमूना दर: जहां δ टी कश्मीर एक बेतरतीब ढंग से वितरित चर रहा है। मान लीजिए यह कहना सुरक्षित है | δ टी कश्मीर | < टी / 2 ।
- एक अन्यथा स्थिर नमूना दर से नमूने गिरा: जहां n कश्मीर ∈ जेड ≥ कश्मीर
प्रेरणा: सबसे पहले, यह इस साइट के प्रस्ताव पर उच्च मतदान वाले प्रश्नों में से एक था । लेकिन इसके अलावा, कुछ समय पहले मैं एफएफटी के उपयोग ( स्टैक ओवरफ्लो पर एक प्रश्न द्वारा प्रेरित) के बारे में चर्चा में शामिल हुआ , जिसमें असमान नमूने वाले कुछ इनपुट डेटा सामने आए। यह पता चला कि डेटा पर टाइमस्टैम्प गलत थे, लेकिन यह मुझे इस बारे में सोच रहा था कि कोई इस समस्या से कैसे निपट सकता है।