【发布时间】：2018-06-15 10:43:57
【问题描述】：
我的数据是由函数的傅里叶变换给出的，其中点分布在一个球中，具有均匀分布的距离和均匀分布的球角（不是高斯角）。
所以傅里叶空间中的网格显然是不均匀的（均匀的球角意味着球面上的分布不均匀）。
我需要从这些数据中重建函数。我还不关心算法的有效性，但我想知道原则上是否可以从这些数据中重建它。我知道重建对傅里叶空间中的网格非常敏感。
附言我知道例如在 2D 中，统一的极坐标网格是可以的。
p.p.s 我试图通过离散化 3D 中的傅立叶积分来进行反演——因此它将是球中所有点的总和乘以各自的指数并乘以离散的雅可比（球坐标）。 我得到的照片并不令人满意。
在这张图片上，它应该是中间的一个小正方形（3D 正方形幻灯片）。
【问题讨论】：
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公开你的尝试。
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看pps不幸的是，没有乳胶引擎，所以我无法更详细地解释我是如何进行离散化的。同样重要的是我有 3D 数据（我知道 2D 案例已解决）
标签： fft discretization continuous-fourier