CUDA中一维三次样条插值的讨论与解析
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@adiyu07，Greengard等人提到的第一个库是Fortran，它是快速高斯网格的实现，我不知道，所以我没有花很长时间看这个库(虽然这确实提供了类型III的非均匀到非均匀的转换)。
第二个是费拉拉在Matlab/MEX中实现Greengard的算法，我无法得到它给出正确的解决方案(请参阅我刚才在Mathworks FileExchange上的评论)。
http://www-user.tu-chemnitz.de/~potts/nfft/我无法在Windows上编译它，所以我放弃了它。它也有第三类NUFFT。
http://web.eecs.umich.edu/~fessler/code/是用Matlab/MEX编写的，至少为Linux和Windows提供了预编译的二进制文件。当然是由非专业程序员编写的，但这是我得到的4个中唯一一个正确工作的。我甚至让它在got中工作，因为Octave可以使用预编好的MEX二进制文件，所以我在少数地方修改了他们的Matlab源代码(基本上是通过查看产生八度错误的地方)。这也使用了与Greengard或Potts不同的算法，基于minimize准则(它的解决方案保证最大DFT错误最小化)，但缺少类型-III NUFFT(只有类型-I和II:其中一个域必须是统一的)。
我相信第五个NUFFT/“网格”实现是由Hargreaves等人：http://www-mrsrl.stanford.edu/~brian/gridding/ (论文at http://dx.doi.org/10.1109/TMI.2005.848376)完成的。它是在Matlab/MEX中实现的。事实上，它并不像清单上的前四种那样通用，因为它很大程度上嵌入了核磁共振成像的背景中。
这里还有第六个实现，使用Cython (快速Python)，具有type-III非统一到非一致转换和其他一些很好的特性，唉，在GPL：https://github.com/mrbell/gfft下面。