互联网逻辑重构技术及其在智能采样系统中的应用

普通的采样系统常常会因采样不准确而导致控制电路产生错误的控制信号,而采用基于IRL技术实现的采样电路系统能通过硬件重构进行信号增益、滤波等处理,消除模拟信号因外界干扰带来的变化影响。     

三路带通混叠信号数字接收机设计

为解决三路带通信号混叠问题,提出了一种延时可调的三阶带通采样结构,通过设计数字抗混叠滤波器,可实现对三路带通信号的无混叠接收。给出了仿真实现结果,并对信号进行重构,分析了抗混叠性能,三路带通信号经过抗混叠滤波器后,信号输出信噪比可在28 dB以上。该方法解决了带通采样中多信号混叠问题,增加了采样频率选择范围,可以减少硬件负担,提高了软件无线电的灵活性。     

从广义采样、小波到压缩感知

采样是对模拟信号进行数字化处理的关键环节。近年来,信号带宽及信息传输速率的快速增长致使采用传统采样机理的信号处理方法面临巨大挑战,小波变换与压缩感知等新型信号处理技术应运而生。在这种情况下,有必要从理论上重新审视经典的Shannon-Nyquist采样定理,研究具有普适性的信号表达与采样重构理论。本文从信号空间投影与函数表达的角度分析了信号表达的本质,介绍了Shannon传统采样与重构理论,以及由Papoulis提出的经Unser等所推广的广义采样与重构理论。从数学上重点探讨了小波变换（Wavelet transform）和压缩感知（Compressed sensing,CS）等现代信号处理及变换方法与广义采样的一致性。同时,通过线性调频(Linear frequency modulation, LFM)信号的实例仿真,说明采样与重构的关系以及在各个方法之间的异同性。     

二通道重构算法研究与实现北大核心CSCD

基于传统的多通道采样技术,以二通道为例,对二通道采样和信号重构算法进行了分析,对传统理论算法进行了改进和提高,通过信号重构算法,实现了宽带信号的高速高精度采样,计算机仿真结果表明,改进后的二通道采样及重构方法可有效地减小频谱失真,实现信号的高精度采样和实时重构。同时,本文给出了基于美国德州仪器公司(TI公司)最新的高速DSP芯片DM8168的硬件系统,从硬件上实现了本文所提出的二通道重构算法。     

二通道重构算法研究与实现

基于传统的多通道采样技术,以二通道为例,对二通道采样和信号重构算法进行了分析,对传统理论算法进行了改进和提高,通过信号重构算法,实现了宽带信号的高速高精度采样,计算机仿真结果表明,改进后的二通道采样及重构方法可有效地减小频谱失真,实现信号的高精度采样和实时重构。同时,本文给出了基于美国德州仪器公司(TI公司)最新的高速DSP芯片DM8168的硬件系统,从硬件上实现了本文所提出的二通道重构算法。     

面向结构损伤信号的多传感器感知融合方法

针对结构监测中的结构损伤信号的处理,提出一种基于压缩感知的数据融合方法,实现压 缩采样后的稀疏信号的融合和重构。对航空铝板的损伤信号采用高斯随机矩阵将高维 信号序列投影到低维空间,获得稀疏采样的线性测量值,实现信号的压缩采样;再对多 传感器的线性测量值进行数据融合;最后通过重构算法来实现信号的重构。实验表明,与现 有的方法相比,感知融合的方法具有更好的融合性能和抗噪性,能获得更高的数据压缩效果 ,节省了网络的带宽和能量,更适合于结构损伤信号的处理。     

一种新型智能化模拟信号采集板卡的设计

为实现模拟信号采集的智能性及通用性,开发了以C8051F005型单片机为控制核心的智能化模拟信号采集板卡。采用程控自校准技术,内建高精度标准参考源,解决了使用过程中的时漂、温漂问题;采用幅值自适应技术控制信号调理电路的输出,充分使用ADC的转换范围,提高了信号转换精度;数据计算机与各板卡之间通过以太网依据Modbus协议实现了点对多点的数据传输。成型板卡具有100 kS/s的采样速率和12 bit的采样分辨率,已在飞行控制半物理仿真系统中得到成功应用。     

基于FFT的非均匀重采样值的重构实现技术

文章叙述数字语音信号的基于FFT的非均匀重采样值重构的技术实现问题,并对实际的WAV格式的数字语音文件的重采样值用VC++6.0编写的程序实现了基于FFT的重构;以实验数据结果分析讨论了重构信号的质量、重采样后的数据量与分段长度的关系等问题;实现方法、实现程序及结论不仅对WAV格式的数字语音文件有效,而且也适用于其它格式的数字语音文件和非语音信号的非均匀采样值重构的实现。     

方位向时变非均匀采样的合成孔径声纳成像

采用多接收阵技术能够使合成孔径声纳的测绘速率和测绘带同时得到提高,但带来了方位向非均匀采样以及不满足停走停假设的问题.本文建立了高测绘速率、宽测绘带条件下不做停走停近似的多接收阵合成孔径声纳信号模型,采用频域方法对合成孔径声纳时变的非均匀方位向信号进行了重构,并导出了重构方法的快速算法.重构方法解决了高测绘速率、宽测绘带条件下的偏移及散焦问题.仿真和实验验证了该方法的可行性.     

基于压缩传感的小电流接地故障选线方法

为了解决小电流接地故障选线中信号的采样、传输和存储问题,提出了一种基于压缩传感的小电流接地故障选线方法。该方法不用考虑奈奎斯特采样频率的限制,实现了对故障信号的低频采样。采样信号是有选择性的部分信号,通过设计重构算法来准确恢复原始信号。考虑到一般条件下信号稀疏度不确定性,采用一种交替乘子方向法(ADMM)来重构稀疏度不确定的信号。通过采用快速傅里叶变换矩阵与高斯随机矩阵,并和交替乘子方向法相结合,能够很好地实现信号压缩重构。仿真结果表明,在信号稀疏度不确定的情况下,该算法重构信号效果较好,可以在实际工程中大量推广。     

具有声光提示双功能的倒车防撞系统设计

设计了一种基于SPCE061A的倒车防撞系统.以SPCE061A单片机为核心,外接3个超声波测距模组,选用其短距测距模式,能探测20-100cm范围内的障碍物.结合SPCE061A的语音功能,通过语音播报障碍物的方位及其到车体的距离,且有对应的LED闪烁提示,障碍物距离车体越近LED闪烁频率越高.实践表明:该系统可靠性...     

基于模拟信息转换器的物联网海量数据处理研究

针对大规模物联网应用的海量数据处理信息获取效率低、硬件成本昂贵的问题, 依据压缩感知(compressed sensing, CS)理论, 建立了一种模拟信息转换器(analog to information converter, AIC)数据处理系统模型。模型以MATLAB/Simulink为平台, 分别设计了信号的解调、过滤、采样、重构等功能模块, 并对不同频率分量的信号进行处理。实验结果表明, 该模型可以较低采样率、高压缩比精确重构稀疏信号, 重构效率与观测数M、抽取行数K以及信号频率分量相关。     

多频率超声衍射CT图像重建的研究

根据傅里叶衍射投影定理,不同频率的超声波得到的投影数据的傅里叶变换对应着复平面上不同半径的圆弧。文中对多频率衍射层析成像原理进行深入探讨,提出了多频率超声CT模型,并对多频率超声CT进行实验研究。重建步骤如下：首先,根据标准的体模算出重建数据点的值;然后运用网格插值法将非笛卡分布的重建数据点插值到笛卡网格内;最后用二维的傅里叶逆变换完成图像的重建。多频率超声衍射CT的成像速度要快于单频率CT的成像速度。     

宽带跳频信号的后验压缩采样技术研究

在对宽频段的非合作跳频信号进行无源定位场合,超高速数模转换（ADC）采样和各种定频信号的分离已经成为瓶颈。根据压缩采样理论,对于在某些表达基上为稀疏的宽频段信号,可以用远低于Nyquist门限的采样率来进行模拟信息转换（AIC）,但是对于有多个定频信号存在的情况,信号重建需要的信息样点数陡然增加,这给分布式传感器系统中的AIC部分的实现带来极大的复杂度。基于子空间投影技术,提出了一种能抑制目标频带内定频干扰信号的跳频信号模拟压缩采样方法,仿真结果表明该方法是可行的。     

多进制小波变换的快速构造及在遥感图像融合中的实现

多进制小波是近几年发展的小波分析理论的一个新分支。对多进制小波的构造,目前常用的方法是通过构造共轭滤波器犤1～3犦来实现,这种方法随着多进制小波阶数的增加,计算越来越复杂。该文在分析多进制小波多尺度分析概念的基础上,提出一种基于基本构造矩阵的二维多进制小波分解与重构算法;同时利用多进制小波变换提出了一种影像融合实现方案。分析及仿真结果表明,该文所提多进制小波构造算法为利用多进制小波对图像影像的分析提供了一种正确、快速、有效的解决途径;图像融合实现方案不仅有效地解决了任意分辨率的图像融合问题,而且为改善图像融合效果提供了一种新思路。     

一种无线传感器网络调制方式的仿真和研究

当前,存在着蓝牙、无线局域网等无线标准,它们的功耗相对比较高,成本高,不适用于低能耗的应用,如无线传感器网络.新的无线传感器网络调制方法--基于超宽带信号的多频带OFDM调制方法,可以有效的降低无线传感器网络的能耗.通过Matlab工具仿真了多频带OFDM调制信号和功率谱密度.比较当前无线标准,分析了频段间不干扰性和多频带OFDM调制功率,并提出了自适应子频带选择算法.通过仿真和分析,可以得出OFDM调制功耗低,能提供良好鲁棒干扰与共存性,能适应多种不同的环境.基于超宽带信号的多频带OFDM调制是一种集成到WSM中的,并能代替传统的无线电收发机的比较划算方法,具有一定的应用前景.     

编码超声稀疏采样仿真研究

编码超声可以在不增加发射能量的前提下提高平均发射声功率,进而有效提高微小目标体的检出率,增加检测深度,提高目标体成像分辨率。而稀疏采样技术可以有效减少采集数据量,提高检测算法实时性。将二者的优点结合,在高频、超宽带以及多传感器超声阵列实时检测与成像领域有重要研究价值。为此,提出了一种编码超声有限新息率稀疏采样方法,该方法在建立编码超声信号稀疏采样构架的基础上,通过脉冲压缩技术实现编码超声信号的时域压缩,并通过仿真实验对3位二进制编码超声信号进行了稀疏采样与参数重构。仿真结果表明,该方法可实现编码超声信号的稀疏采样,在减少数据量的同时准确重构出原信号。     

基于小波包的回放语音检测算法

以便携式回放设备的语音为代表的假冒语音攻击,给说话人识别系统带来了严峻的挑战.针对这种回放语音攻击问题,论文提出一种基于小波包的多频带回放语音鉴别算法.首先,通过小波包分解及重构后的信号进行傅里叶变换,取每一帧频谱的最大值;然后,利用对数运算以及离散余弦变换(DCT)来得到鉴别特征;最后,使用高斯混合模型(GMM)作为...     

基于PCGM的周期非均匀采样信号重构

本文利用Teoeplitz矩阵和正弦变换基预条件矩阵的性质，结合预条件共轭梯度法(PCGM)，对非均匀采样信号提出了一种新的重构方法，该方法针对文献[1]所构造的模型，在不增加运算量的前提下，扩展了原算法的适用空间，提高了信号重构的效率。     

一种基于最小二乘优化的快速压缩感知算法

压缩感知方法可以以远低于传统采样定理规定的采样率对信号采样。针对压缩感知重构信号的时间较长且随信号增大以极高速率快速增长的问题,提出了面向图像信号的快速压缩感知算法FBWRFI。FBWRFI基于最小二乘方法实现信号的优化重构,利用新定义的整体相关性度量参数选择针对图像信号的最相关原子,引入分块重构理论并重新设计分块大小和测量矩阵,有效降低了重构操作的计算复杂度和计算规模。实验结果表明,FBWRFI算法可以显著降低信号的重构时间,并使随信号增大而高速增长的重构时间的增长趋势变为线性,证明了算法的有效性。