欠采样频率的选取

在文「１」的基础上，本文对欠采样的问题作进一步研究，给出２种特殊情况的采样频率的选取公式，在任意情况的采样频率的选取的３种方法及几个应用实例。     

幅度调制波信号的欠采样方法研究

本文对几种幅度调制波信号的欠采样频率的选择方法及恢复方法进行了研究。这种方法可直接得到原信号而不需要解调电路,是欠采样方法应用的实例。     

基于压缩感知的信号欠采样和重建研究

为了实现基于压缩感知理论的信号欠采样和重建,采用模拟信息转换器和正交匹配追踪（0rthogonal Matching Pursuit,OMP）算法对正弦脉冲信号的欠采样和信号重建进行了仿真分析。通过Matlab仿真分析验证了压缩感知理论在信号欠采样和重建过程中的可行性,通过对此在不同信噪比下的效果发现,在高信噪比时,性能较好,可以为信号采样系统和信号恢复处理系统的设计应用提供理论参考。最后,总结讨论了压缩感知在射频和无线通信领域的应用价值。     

欠采样中频收发器体系结构研究

提出了一个欠采样中频收发器的体系结构,它在中频数字化以前先通过欠采样将中频频率变到一个较低的频率.该结构在ADC之前不需要镜像抑制滤波器且只有一条模拟路径,通过在数字域产生I/Q路径避免了IQ失配,由于采用了独特的频率分配方案而简化了频率合成器的设计.而且,本文为收发器设计了一个数字下变频器,它成本低且易于集成.     

基于FFT的欠采样带宽信号频率无模糊估计

在宽频段内进行信号参数估计时，从节约高速ＡＤＣ硬件花费和减少系统的复杂性两方面考虑，信号欠采样是一种可行的方法。现有一些方法虽然能有效地消除频率估计模糊，但是要损失其他特征信息和没有考虑信号带宽对频率估计的影响。本文基于ＦＦＴ技术和分类算法提出一种新的多个欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样的带宽信号频率无模糊估计方法。只要严格地选取ＡＤＣ的采样速率，频率估计误差就能控制在与信号带宽和其他因素有关的误差范围内。同时，该方法还保留了信号的其他特征信息。计算机模拟实验验证了方法的有效性。     

基于多路欠采样的多分量LFM信号参数估计

针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函数的单频特性,可以通过峰值检测实现调频斜率的估计。根据估计出的调频斜率对各路欠采样序列进行解线调处理,可得到多频正弦信号。结合矩保持问题的求解方法以及对超定方程组的求解,可以根据解线调后的各路序列估计出原始LFM信号各分量的初始频率。本文方法能够根据亚奈奎斯特采样样本实现LFM信号的参数估计,并且运算简单、易于实现。仿真实验验证了其有效性和准确性。     

基于多周期欠采样技术的生物电阻抗成像硬件系统

生物医学研究表明,人体组织复阻抗的实部和虚部均包含着丰富的生理和病理信息,而复阻抗的虚部信息很微弱,不易提取,要求激励频率达到1 MHz以上,提取出虚部信息,从而提高诊断准确性。针对该问题,本文设计了一种基于CAN总线的生物电阻抗成像系统硬件电路,使激励信号的频率扩至10 MHz。电路中采用数字合成器AD9852为各数据采集单元提供统一的时钟信号,采用16位1MSPS的模数转换器AD7677以及多周期欠采样技术对高频段波形采集信号,最后利用数字相敏解调技术获取复阻抗的实部和虚部信息。     

基于欠采样技术的软件无线电接收机研究及实现

带通信号处理技术广泛用于通信、雷达等领域。随着数字技术的发展,人们越来越希望能直接在射频端实现数字处理,而数字信号处理却远远达不到这一要求。欠采样技术则可使中频乃至射频数字处理成为可能。针对这一问题本文将讨论和分析基于欠采样技术的软件无线电接收机的关键技术及其仿真实现。     

应用欠采样技术的多正弦波频率估计方法研究

为了解决高频段信号由于受到A/D转换器和后续信号处理器件运算速度和成本的限制,提出一种用欠采样获得Nyquist采样的信号处理方法。将信号分成两路进行欠采样,根据两路信号构造一个新信号,得到一个虚拟的Nyquist采样值,进行傅里叶变换,单信号时直接得到所估计信号的频率值;多信号情况下在得到各信号频率估计值的同时,会得到因频率“交叉”引起的虚假频率点,通过对双路傅氏变换的结果进行处理可以消除虚假频率点。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于随机共振原理检测微弱信号及自适应的研究

阐述随机共振的基本概念和原理,分析基于随机共振原理检测微弱信号的方法。采用Runge-Kutta算法分别对微弱的周期信号和非周期信号进行仿真验证,仿真结果表明基于随机共振原理可以有效地检测出强噪声背景下的微弱信号。     

基于延时互相关的正弦信号频率估计方法

为提高非整周期采样信号的频率估计精度,提出一种基于延时互相关的正弦信号频率估计方法。首先,截取一段采样信号及其等长度延时信号;其次,对2段信号做互相关运算,并构建不包含误差项的误差校正信号;然后,对误差校正信号进行频率粗估计,并生成参考信号;最后,根据柯西-施瓦兹不等式构造误差函数,通过最小化误差函数得到频率精估计值。仿真实验结果表明：该方法能有效降低非整周期采样的影响,提高频率估计精度,其估计精度优于同等条件下基于自相关的频率估计方法,使得频率估计值的均方误差更接近克拉美罗下限。     

针对未知稀疏信号的压缩自相关检测算法

针对未知的宽频带稀疏信号检测问题,提出了一种直接基于非重构采样值 的压缩自相关检测算法。首先利用压缩感知技术以远低于奈奎斯特采样速率获取信号,在自 相关矩阵检测信号理论的基础上,利用压缩感知中传感矩阵的严格等距特性,推导出基于统 计分布的信号稀疏系数自相关检测算法,从理论上给出了判决门限的选取和虚警概率之间的 关系,并进行了算法复杂度分析。由于无需重构原始信号,该算法直接利用少量的压缩测量 值进行检测,可以有效地提高检测过程的时效性。仿真表明在较低的信噪比时,该算法对未 知信号仍有良好的检测性能。     

EEG信号动态演化过程的研究

脑电图(EEG)信号的研究是诊断脑疾患的重要手段。以癫痫脑电为例,针对癫痫发作过程的复杂性,对其演化过程进行研究。利用本征正交分解(POD)对EEG信号实行特征压缩,选取能够反映EEG脑电病理特征的多个变量,通过改进的Fisher判别方法判别分解后的信号数据,以最终确定EEG信号动态演化过程的关键点。实验结果表明,将POD分解与Fisher判别方法相结合,不仅能减少数据分析的工作量,而且能够有效判别分析EEG信号动态演化过程。     

基于准同步技术的失真度测量方法研究

主要讨论了测量失真度的准同步方法——采样周期不要求与信号周期严格同步。该方法用于失真度测量,有效地克服了传统的基于DFT的失真度测量方法中非整周期采样引起的频谱泄漏对测量结果的影响,实验结果表明,该方法的采用使失真度测量的准确度提高了一个数量级。     

环形管科里奥利质量流量计的激振和信号检测

本文给出了一种基于谐振式环形测量管科里奥利质量流计激振原理和信号检测方法,采用了模拟乘法器解调出幅度信号,通过幅信计算出质量流量,流体密度的检测是采用激振荡原理和频率跟踪方法得到的,本文还给出了激振原理和电路的方框图。     

数字信号处理中加窗优化处理的研究

论文阐述了模拟信号到数字信号的处理过程中,信号采样频率与加窗处理对信噪比与分辨率的影响.举例包含高斯白噪声的频率成分单一的无限衰减震荡信号进行数字采样分析时的分辨率与信噪比之间的矛盾.提出采用截断信噪比恶化部分的样点信号,然后将截断部分补零样点的办法,在不影响信号分辨率的情况下,提高信噪比.通过对该方法进行实际信号处理,收到良好的效果.     

Matlab在DSP课程教学中的几个典型应用

针对＂数字信号处理（DSP）＂课程难度大、理论性强、概念多、学生不易掌握等特点,将Matlab软件引入到课程的理论和实践教学中,使学生加深对相关知识点的理解。本文以几个典型应用为实例,引导学生以Matlab为工具,通过编写程序,验证相关原理。实践证明,这不仅有助于提高学生的积极性与学习效率,还能锻炼学生独立解决问题的能力,培养学生的创新意识。