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该研究团队提出了一种量子算法，用于估算量子编码信号中用户指定序率频带的振幅含量。该方法采用序率排序的量子沃尔什-哈达玛变换（QWHT）、基于比较器的量子预言机（可相干标记任意序率范围内的基态）以及量子振幅估算（QAE）技术，从而实现对选定频带总概率质量的估算。该技术能检测结构化信号成分（包括高序率和低序率特征），并识别与噪声或异常相关的快速符号变化行为。 该方案可作为模块嵌入更大型量子算法中，在此场景下输入输出均保持完整量子态，实现与上下游量子操作的无缝集成。研究显示，当作用于振幅编码的量子态时，序率排序QWHT的电路深度仅需O(log?N)（对应N=2?时为O(n)）；而通过快速沃尔什-哈达玛变换计算显式长度为N的经典信号全谱则需O(Nlog?N)次运算。当QWHT作为模块化组件应用于大型量子算法时，相较基于经典快速沃尔什-哈达玛变换的显式数据处理方法，该技术可带来指数级量子优势。 从应用视角看，这种序率频带能量估算可视为基于结构的异常指示器，能检测相对于标称低序率信号类别的异常高序率成分。该算法适用于量子增强信号处理任务，如过零分析、带限噪声估计以及沃尔什基下的特征提取等领域。