多个带通信号低速率采样频率的选取方法

目的 用公共的低速采样频率对金频段内许多不同频点的带通信号进行采样。方法 分析了带通采样信号的频谱和规律．导出了低速采样频率的选取公式。结果 给出了运用选取低速采样频率公式选取频率的方法。结论 合理选取频点和低速采样频率能够实现用公共的低速采样频率对全频段内许多不同频点的带通信号进行采样。     

低通和带通信号采样的频谱混叠分析

对带通信号的采样和重建进行了理论分析，结果表明，如果用信号的2倍带宽频率进行采样，会产生频谱混叠，且当信号的最高和最低频率分量中含有冲激函数时，采样之后的信号不能精确重建原信号，当信号的最高和最低频率分量为有限值时，仍然能精确重建原信号，研究还表明，低通信号的Nyquist采样中所遇到的类似问题只是带通情况的特例。     

带通信号采样理论中的若干问题研究

带通信号采样定理在实际应用中还存在若干问题需要明晰,如不混叠采样频率的范围和最优采样频率选择问题、对边缘频率分量非零的带通信号的采样适应性问题、对正弦类信号采样的适应性问题等。针对这些问题,该文从理论上进行了详细的分析和讨论。分析表明,带通信号的采样频率存在一个优化的选择范围,且对于某一确定的带通信号,存在一个最优的采样频率,该范围和最优采样频率均由信号的最高和最低频率成分以及信号带宽所确定;当带通信号的边缘频率分量非零时,采用两倍的信号带宽对其进行采样时将发生频谱混叠,且若在边缘频率处存在冲激函数,采样之后的信号将无法重建原信号。     

工程信号中的小波采样与小波分析

基于墨西哥小波母函数，详细地分析了小波分析中的采样与Ｆｏｕｒｉｅｒ分析中采样的差别，小波分析中，在满足信号分析的采样定理条件下，先对信号和小波正交基进行一次采样后，再进行２次采样，并研究了Ｌ＾２（Ｒ）中信号的小波直接分析和小波时频谱，还对现场信号，时变信号，调相和奇异等模拟信号在不同频率成分上的分解作为实例对小波分析的聚集原理进行了论证。     

多频带信号的带通采样方法与实现

研究多频带信号的直接射频采样技术,根据镜像频率和采样频率的对应关系,推导出一种多频带信号的采样频率搜索算法,并结合软件实现中的计算截尾误差问题给出一种编程可实现的算法流程.仿真结果表明,该算法能够有效地找到最小合理采样频率,适合工程实现.     

在VC6.0环境中实现信号采样后的重构

时域采样定理要求采样频率是信号最高频率的两倍以上,而且通常是2.5倍左右,但是在这个采样频率下所采得的信号波形已经完全失真.本文探讨了如何将采样后失真的波形恢复到原来真正波形的理论和方法,而且用仿真的办法验证了波形恢复后的良好效果.     

一类交流信号采样方法及工程实现

利用正交样品函数付氏算法，对一类交流采样原理算法进行了研究，利用二表测量原理得出工程上实现一类交流信号采样的计算方法，给出了采样值矩阵获取方法和ＣＴ／ＰＴ交流信号调理及滤波电路及实现交流信号采样计算的函数，并用Ｃ语言实现了用该方法进行的设计。通过工程证明，利用这各交流信号采样方法并选用小ＣＴ／ＰＴ进行交流采样的方法精度高，适用于电力系统和其它工业控制系统的交流数据采集。     

软件无线电中的多频段信号带通采样

针对软件无线电(SDR)技术中的多频段信号带通均匀采样技术,提出了一种能够高效、准确地求解最小采样频率的方法。该方法从理论上可能的最小采样频率出发,根据采样后频谱不发生混叠的3种约束条件来确定可变的频率步长,搜索可用的最小频率。在求解过程中同时考虑到采样后频谱之间的保护带宽。具体的工程算例表明采用该方法能够快速准确地计算出最小采样频率。与其他方法相比,该方法计算复杂度较低,能够避免频谱倒置的情况,并且可以兼顾频谱间的保护间隔。     

基于独立分量分析的非均匀采样弱信号频域检测

非均匀采样可以在对模数转化器件的采样频率要求较低的情况下,提取超出Nyquist采样定理限制的频率.当包含两个幅值相差大于10%信号的混合信号经过非均匀采样后,由于采样的伪随机性会产生频谱噪声,因此从幅值谱中辨别不出幅值很小的弱信号.根据非均匀采样的幅值谱识别出大信号频率,构造模拟源信号,以混合信号作为另一个源信号,根据独立分量分析(ICA)对幅值不敏感的特点,使用FastICA算法从混合信号的频谱中成功分离出幅值为强信号幅值五百万分之一的弱信号.在弱信号检测过程中,提出利用互相关系数进行"扫相"处理,以解决大信号相位匹配的问题.在相位匹配存在0.70%误差的情况下,成功分离出幅值为强信号幅值0.06%的弱信号.     

带限离散谱连续信号频谱分析方法优化

实际系统中的连续信号随时间变化的规律可用信号的频谱完全描述。只有选择合理的采样频率和采样时区宽度，对信号有限多次观察测量才可能发现连续信号的频谱。因频率泄漏和频谱混叠的存在，采样法分析获得的信号频谱只能逼近连续信号实际频谱。研究发现，改变采样数据总量时，采样数据的频谱也随之改变。频谱成份最少的分析结果才最接近连续信号的频谱。可通过改变采样数据总量来找到连续信号频谱。设计了由采样数据识别带限离散谱连续信号频谱的Mathematica程序。     

相干测风激光雷达带通采样方法的仿真研究

根据相干测风雷达回波信号载频高、带宽窄的特点,尤其星载相干测风雷达回波信号数千兆赫兹,采用传统采样方式对采集卡的采样率要求很高.鉴于采集卡的采样率和分辨力互相制约,提出将带通采样引入到相干测风雷达系统.本文以1.5 μm全光纤相干测风激光雷达的实测数据作为仿真输入,经Simulink滤波、带通采样,结果表明,在对探测距离影响不大的情况下,与低通采样方式相比径向风速反演结果最大相差0.5 μm/s;数据处理的时间复杂度降低,其下降值是带通采样频率与低通采样频率的比值;但信噪比会恶化,其下降值介于1~3 dB.      

一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法

单频含噪实正弦信号的自相关函数和其原信号的频率一致,且自相关可去除一部分噪声影响,因此基于自相关的频率估计算法一直备受关注。由于自相关可以从时域获得也可以从频域获得,基于自相关的频率估计算法有比较简单的基于时域的方法和性能比较好的基于频域的算法。结合时域和频域自相关的特点,提出一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法,该算法在频域进行谱峰搜索后,利用信号的窄带功率谱来计算自相关,进而用简单的时域自相关的改进协方差算法(modified covariance,MC)来得到频率估计,推导出频率估计闭式解。仿真结果表明该算法性能优于传统的自相关时域算法和频域算法,在信噪比高于-7 dB时就能逼近CRB界。     

基于分形理论的地震信号空间序列分析

当把地震勘探信号各道间对应于同一时刻的数据序列看作是反映一定范围内地层及其地质参数的复杂函数时,便构成了地震勘探信号的空间序列.建立了地震信号空间序列的分形模型,将根据一维时间序列重建动力学系统的理论和时间序列关联维计算的G.P算法拓展到对地震信号空间序列的研究之中,提出了地震信号空间序列关联维的分析方法.仿真结果表明,利用分形分析结果的地震勘探信号空间序列分数维图,可将信噪比较低的地震勘探信号从强干扰噪声中分辨出来.     

基于NI6009的ECG采集系统设计

为了简单而有效地采集ECG信号,文章介绍一种使用NI6009数据采集卡的ECG信号采集系统.该系统由传感器、预处理硬件电路、采集卡和计算机4个部分组成.由NI6009数据采集卡实现外部硬件电路与计算机内部分析系统的互联.通过NI6009电脑能够灵活地选择ECG信号的采集通道、调整采样频率和量化比特数.通过ECG信号采集实验表明,该系统是一个简单有效的ECG信号采集系统.     

利用ESPRIT方法实现信号频率／相位的联合估计

目的 研究阵列信号频率／相位的联合估计方法。方法 设３个天线组成的天线阵,接收到含有多个谐波的回波信号,由计算机仿真产生不同信噪比下这些回波的数据序列样本,利用旋转不变技术（ＥＳＰＲＩＴ）计算出各谐波的频率和相位差,实现信号频率／相位的联合估计。     

基于信号前后向循环相关函数的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。Cyclic-MUSIC算法利用此特性在传统MUSIC算法的基础上提高了对信号波达方向的检测能力和估计精度。在Cyclic-MUSIC的基础上,SC-SSF算法将适用模型从窄带信号扩展到了包括宽带信号的广义信号模型上,并在其中构造了伪快拍以及相应的伪数据矩阵。从广义信号模型出发,对其前后向循环相关函数进行离散傅立叶变换和频域聚焦变换——利用宽带相干信号子空间算法(CSM)中的聚焦矩阵,从而得到一个频域上的伪快拍形式;并由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对此伪快拍应用传统的MuSIC算法时,可分别比SC-SSF和Cyclic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果表明方法的有效性。     

非同步采样信号频谱插值校正分析法

针对周期信号实际的非同步采样,提出一种频谱插值校正的分析法.经分析周期信号不同步采样时产生的频谱泄漏是由于截断信号与原始待分析信号的相位关系发生了变化.利用加窗插值的方法估计出该变化的相位,并利用估计结果构造出一相应的反相位函数,在时域上将这个反相位函数与由傅立叶反变换产生的离散序列相乘,得到新序列再通过一次傅立叶变换就可达到频谱校正的效果.分析、仿真和实验的结果验证了提出方法的有效性,表明所提出方法提高了不同步采样时周期信号频谱分析的精度.     

工程信号的小波时—频分析方法

讨论了如何采用小波变换对工程信号进行时－频分析的方法,给出了小波变换时－频窗位置及大小与尺度及信号采样间隔的定量关系。     

细胞神经网络信号传播机制研究

通过对反符号数值不对称细胞神经网络微分方程的分析,给出了正弦信号在传播时网络参数的条件,及正弦信号在无衰减传播时信号频率与网络参数应满足的关系,推导了传播速度的表达式．基于信号无衰减传播的机制,提出了一种新型的移相器,它具有理想化的特性,通过调节参数可使相移在-π／2和π／2间任意取值,而信号的幅度不发生变化．