非均匀采样的频谱研究

非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能[],首先从均匀采样讨论由采样而引起的频谱混叠现象,在均匀采样和非均匀采样的频谱图对比中讨论两种采样方式引起的不同的频谱混叠现象,从对比中分析非均匀采样方式的优势。从最简单的非均匀采样方法逐步深入到完全随机的非均匀采样方法,研究由于采样方法的改变对数字信号频谱的影响。最后可以看到非均匀采样的方法可以将混叠信号的频谱降低到完全不影响对真实信号的检测。     

一种非均匀采样信号重构方法

针对周期性非均匀采样信号,推导了其频谱和均匀采样序列频谱之间的关系,并基于此给出了一种信号重构方法。仿真结果验证了该方法的可行性。     

一种非均匀采样下小信号的检测方法

非均匀采样由于其具有不受采样频率限制、频率分辨率高以及抗混叠等优点,使得其应用十分广泛。但非均匀采样会引起信号的频谱噪声,这样使得非均匀采样下小信号的检测不易实现。本文分析了非均匀采样引起频谱噪声的原因,提出一种基于非均匀采样的小信号检测方法。该方法根据非均匀采样检测得到的大幅度信号,应用陷波器将其消除,降低了由大信号引起的频谱噪声,从而检测出小信号。文中详细说明了陷波方法的原理、陷波器宽度和深度的选择、陷波器中心频率的确定以及陷波器在非均匀采样下的应用,最后给出实验结果。理论和实验表明,基于非均匀采样的陷波方法是一种行之有效的信号频率检测方法,使用该方法处理信号可以得到准确的频率估计效果,检测出信号幅度相差100倍以上的多个信号频率。     

基于小波变换的非均匀采样信号频谱的研究

该文提出基于小波变换的非均匀采样信号频谱的检测方法,给出变换函数关系使得非均匀采样信号满足小波变换的两个基本条件。文中说明了小波的非均匀化过程,从均匀小波得到非均匀小波,以非均匀小波分析非均匀采样信号,得到非均匀采样信号的频谱。文中还说明了非均匀小波变换的抗混叠的原理以及对信号频谱的检测方法,最后给出实验结果。理论和实验表明,非均匀采样信号的小波变换方法是一种行之有效的非均匀采样信号的频率检测方法,使用该方法处理信号可以得到准确的频率估计效果。     

SAR方位向非均匀采样频谱重构算法及误差分析

SAR DPCMAB（方位向多相位中心多波束模式）能够提高方位向采样率,同时却带来非均匀采样的问题,通过频谱重构算法能够有效恢复原信号频谱。但是在SAR传感器运行过程中存在通道特性不一致、采样时刻偏差、噪声等干扰因素,导致重构后的信号出现频谱噪声,重构精度受到影响。文中通过对混叠干扰因素后的非均匀采样LFM信号进行频谱重构,分析各种干扰因素变化与重构误差的关系。通过仿真,得到了干扰条件下的重构频谱,并通过改变干扰条件进一步得到了频谱误差与干扰强度的关系曲线。仿真结果表明．超过一定阈值后,随着干扰强度的增加,重构频谱误差呈线性增长趋势,最终逼近重构前非均匀采样时的频谱误差。     

非均匀采样信号的分数阶数字频谱研究

利用分数阶Fourier变换对实际采样过程中出现的非均匀、非理想采样信号进行了分数阶频谱分析与研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶Fourier变换域的数字频谱表达形式.由此进一步得到了非均匀采样Chirp信号在分数阶域的频谱表达式,并分析了非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的分数阶频谱性质,最后仿真结果证明了结论的正确性.     

一种混叠采样条件下的自适应LMS方法

为了降低自适应宽带信号处理中对采样率的要求,提出了一种在混叠采样条件下的自适应LMS算法。该方法不计较信号的带宽,通过设置特定的接收端中频频率与采样率倍数关系,利用混叠的基带信号计算自适应算法迭代运算的误差,从而完成自适应学习过程。通过理论推导和仿真实验,该混叠采样方法与理想采样方法相比收敛稳态误差完全一致,且采样率与信号带宽无关,降低了系统对采样率即模数转换器件的要求,降低了系统复杂度和硬件成本。     

带通信号的直接采样理论

用基本的数学方法和信号处理理论研究了带通信号的直接采样问题,得到了一般性的结论,进一步丰富和深化了信号的直接采样理论。     

一种ADC前端无源差分抗混叠滤波器设计

高速数据采集系统中,信号采样必须满足奈奎斯特采样定理,否则将产生频率混叠现象,导致无法从采样信号中提取出原始信号。为了消除混叠现象对数据采集系统的影响,设计了一种5阶巴特沃斯型无源差分抗混叠滤波器,使用LTspice仿真软件对滤波器进行仿真,仿真结果表明,所设计滤波器在通带内衰减特性平坦。硬件实测结果显示,系统的无杂散动态范围（SFDR）为84.32d B,所设计的抗混叠滤波器可以有效消除信号混叠现象,并能保持较好的系统动态性能。     

一种基于FIR滤波器的非均匀小波周期采样方法

针对Shannon采样定理只能处理带限信号和要求采样率不低于Nyquist率的缺陷,研究了小波空间中的一种非均匀周期采样理论,给出了定理成立的条件及其突破Nyquist率限制的理论依据,将采样理论扩展到了非带限信号领域。对于紧支尺度函数张成的子波空间中的任意信号,可以利用非均匀周期采样所得的样本以及正交镜像滤波器理论求出其小波系数的估计值,进而得到信号的重建表达式。该方法在信号重建的过程中用到的全是有限冲击响应滤波器,避免了无限冲击响应滤波器的出现,降低了实际物理实现的难度。计算机仿真结果表明该方法是切实有效的,信号重建的相对误差小于1%。     

A Method to Reconstruct Nth-Order Periodically Nonuniform Sampled Signals

A continuous time signal x(t) with Fouriertransform X(v) band-limited to ?ω /2相似文献   

周期非均匀采样信号的重建中的优化子频带划分

对于周期非均匀采样,由于每个均匀采样流的采样率通常都是小于Nyquist率的,因此,采样信号频谱中会发生频率混叠。这表明在采样信号的重建频带内将会有多于1的谱分量。因为不是所有的与重建频带相交的谱分量都会覆盖整个重建频带,所以有必要将重建频带分成若干个子频带进行分析,构造内插函数,这样有利于减小重建所必需的最小采样率。本文提出一种优化的子频带划分方法,通过该方法在重建频带上定义子频带,能在保证重建所需的采样率最低的情况下使子频带的个数最少,这对于简化内插滤波器的结构有重要的意义。     

周期非均匀采样多带信号时最优参数的确定方法

 以采样完全重构为基础,提出了一种周期非均匀采样多带信号时的采样阶数、单通道采样周期等参数最优值的确定方法;同时以此方法的构建思想作为指导,推导出了采样阶数固定时最优单通道采样周期以及单通道采样周期固定时最优采样阶数等确定方法.最后,通过实例验证了通过该方法确定参数可保证周期非均匀采样多带信号时的采样频率降到最低.     

基于Spectral—Fit法的星载SAR方位多波束方位向非均匀采样的处理

介绍了方位多波束技术的基本原理，指出了其在星载情况下必然会产生方位向非均匀采样，而非均匀采样会在雷达图像中产生虚假目标。Spectral—Fit法的目的是从原始信号的非均匀样本中得到该信号的真实频谱，为了消除方位向非均匀采样的影响，文中将Spectral—Fit法与方位多波束SAR的成像算法结合，对方位向非均匀采样的目标回波信号进行处理。最后通过计算机仿真验证了该处理的有效性。     

用于宽带频谱感知的全盲亚奈奎斯特采样方法

亚奈奎斯特采样方法是缓解宽带频谱感知技术中采样率过高压力的有效途径。该文针对现有亚奈奎斯特采样方法所需测量矩阵维数过大且重构阶段需要确切稀疏度的问题,提出了将测量矩阵较小的调制宽带转换器(MWC)应用于宽带频谱感知的方法。在重新定义频谱稀疏信号模型的基础上,提出了一个改进的盲谱重构充分条件,消除了构建MWC系统对最大频带宽度的依赖;在重构阶段,将稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法引入到多测量向量(MMV)问题的求解中。最终实现了既不需要预知最大频带宽度也不需要确切频带数量的全盲低速采样,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于非均匀采样的信号频率和到达角联合估计

利用阵列中每个阵元有不同采样频率的非均匀采样特性,可以等效得到时变的虚拟非均匀线阵,然后采用经典的子空间法中的MUSIC测向法,通过网格搜索实现对信号频率和DOA联合估计;并且通过合理设置各阵元间的采样率,有效提高空间谱估计的分辨率和精度,还可避免测向角度模糊。该算法采用网格搜索法,明显减少了计算量。计算机仿真结果证明该方法的有效性和正确性。     

一种并行采样中的自适应非均匀综合校准方法

 并行交替采样中的时间非均匀和幅度非均匀误差严重影响系统性能.本文提出一种基于自适应控制的综合校准方法,同时进行时基、增益和偏置误差的估计,并在估计过程中自动完成校正;采用分数延时滤波器实现时基误差的校正,降低了设计难度与成本.系统校正性能和实时性高,不需要增加额外的校准信号,可以自动跟踪因老化或环境因素导致的误差参数变化.