平稳信号的非均匀采样与仿真

文中引入平稳随机过程点的知识,建立了广义平稳随机信号的非均匀采样序列模型,推导了其数字频谱的一般公式,揭示出了传统的谱分析没有考虑采样时间间隔的非均匀性对信号的统计特性的影响,误把采样所得随机强度序列的功率谱当作平稳随机过程非均匀采样信号的功率谱。丈中分析了几种具有典型分布函数的随机采样情况,证明了均匀采样信号的数字频谱只是非均匀采样数字频谱的一种特例。     

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.     

分数阶Fourier域上非均匀采样信号的频谱重构研究

 本文研究了分数阶Fourier变换域上非均匀采样信号的重构问题.首先得到周期非均匀采样信号经非均匀分数阶Fourier变换后的频谱表达式,研究了该分数阶频谱和信号连续分数阶频谱之间的关系,并基于该关系式提出了一种分数阶Fourier域周期非均匀采样信号的频谱重构算法;其次,讨论了分数阶Fourier变换域上更加一般情况下非均匀采样信号重构问题;最后,给出了周期非均匀采样信号频谱重构的仿真结果.     

基于分数阶Fourier变换的一种新的非均匀采样方法

由于采样设备和被采样信号的限制,完全均匀采样是无法实现的,因此不得不进行非均匀采样.根据信号的时变特征,在信号的低频部分,用较低的频率对信号进行采样;在信号的高频部分,用较高的频率对信号进行采样.在此基础上,应用分数阶Fourier变换对非均匀采样Chirp信号进行分析,得到非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并分析其在分数阶域的频谱性质.该方法解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,满足了实时性要求,且具有较好的抗噪声能力.这里提出的非均匀采样方法满足了采样定理的要求,并得到了均匀采信号在分数阶域的频谱表达式.     

小波空间中采样理论研究

本文研究了小波理论在非带限信号采样中的应用，分析了Walter子波空间采样定理及其突破Nyquist率限制的理论依据；介绍了在信号恢复的过程中可以避免无限冲激响应滤波器出现的周期性非均匀采样及导数采样理论，并以紧支信号为例分别进行了仿真验证。     

一类非均匀采样信号的数字谱

本文对实际采样过程中出现的一类非均匀、非理想采样信号进行了频谱分析,得到了此类信号的数字谱表达形式,并对非均匀采样周期信号的数字谱进行了深入的研究,得到了其数字谱完整的表达形式及其一些重要性质,最后,给出了该理论的一个应用一分析数字合成周期信号的频谱及信噪比．     

多路A/D非均匀采样信号的数字谱分析

对多路 A/D采样过程中出现的一类非均匀、非理想采样信号进行了频谱分析 ,得到了此类信号的数字谱表达形式 ,并对非均匀采样周期信号的数字谱进行了深入的研究 ,得到了其数字谱完整的表达形式及其一些重要性质。     

分数阶Fourier域多分量微弱LFM信号的检测

为了提高对多分量微弱LFM信号的检测能力,提出了一种基于分数阶Fourier域非均匀采样理论的信号检测方法。首先提出了一种自适应非均匀采样方法,建立了该方法的模型,得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier域的频谱表达式。在此基础上,对多分量非均匀采样LFM信号进行了检测研究。计算机仿真结果表明,同传统的信号检测方法相比,该方法对微弱LFM信号具有较好的检测能力,而且减少了运算量,满足了实时性要求。     

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.     

分数阶Fourier域非均匀采样LFM信号的检测概率

为了减少分数阶Fourier域线性调频(LFM)信号处理的计算量,满足实时性要求,提出了一种新的非均匀采样方法.与传统的非均匀采样方法相比,该方法既解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,也消除了信号时变特征造成的局部冗余性.最后,应用该方法得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并对不同信噪比(SNR)条件下信号的检测概率进行了研究.结果表明,该方法具有较好的抗噪声能力.     

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%。     

非均匀子波空间采样定理

本文从非均匀采样出发，详细研究了非均匀采样的Ｗａｌｔｅｒ子波空间采样定理的存在条件，给出了Ｓｈａｎｎｏｎ采样定理的一类非均匀采样形式，对紧支尺度函数张成的子波空间，给出了一类非均匀采样方法，使得对该空间中任意紧支信号，非均匀采样成为可能，文中还指出了非均匀紧支子汉空间采样的优点，数值实例验证了理论的正确性。     

一种抗混叠的非均匀周期采样及其频谱分析方法

非均匀采样可以突破采样定理的限制,但非均匀采样信号的频谱在所有频率段均存在混叠频谱噪声,这些频谱噪声会淹没真实信号中的一些频谱幅度较小的信号,使得非均匀采样无法检测小信号。本文提出一种非均匀周期采样方法,该方法既具有非均匀采样抗混叠的特性,又具有均匀采样的消除混叠频谱噪声的特点。文中详细分析了非均匀采样产生混叠频谱噪声的原因,提出了基于非均匀周期采样的傅里叶变换方法,并给出了实验结果。理论和实验表明,非均匀周期采样方法是一种行之有效的采样方法。     

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。     

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。     

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。     

混合信号系统非均匀抽样信号的分析和重构

混合信号系统的非均匀采样信号的重构算法是信号处理领域的一项重要研究内容。由于采样间隔是不均匀的,传统的Shannon采样定理己经不再适用,这就要求提出一些有效的算法来解决这个问题,已有的解决办法大多都是利用插值和迭代。通过使用一个多速率滤波器组,可以分析非均匀抽样信号的数字谱并且重建出均匀抽样序列,并通过计算机仿真验证了算法的正确性。该重构算法在工程实际中具有应用价值。     

RFRFT域非均匀采样信号重构算法研究

讨论了非均匀采样信号简化分数阶傅立叶变换（RFRFT）域频谱重构的方法,推导了利用原信号的连续频谱无偏估计重构信号的算法,并得到了重构公式,验证了RFRFT域非均匀采样信号重构的可实现性.同时仿真了RFRFT域上非均匀采样信号的重构实施例,验证了该方法在RFRFT域上非均匀采样信号重构的准确性和稳定性.     

一种改进的多通道重建算法在DPCA-SAR中的应用

多通道重建算法常被用于解决离散相位中心天线(DPCA)SAR的方位向非均匀采样问题。然而,当非均匀采样程度非常严重时,传统算法会严重放大天线旁瓣造成的模糊信号及系统噪声功率。提出一种改进的多通道重建算法,该方法通过减少处理频带的个数,将传统多通道重建算法中的适定方程转化为欠定方程,再利用线性约束最小功率法则(LCMP)来最小化模糊信号和噪声功率。试验结果表明,当系统非均匀程度非常严重时,改进后的多通道重建算法能显著提高DPCA-SAR的图像质量。     

非均匀采样下小信号检测与重构的陷波方法

非均匀采样由于其具有不受采样频率限制和抗混叠等优点,使得其应用十分广泛.但非均匀采样会引起频谱噪声,使得信号中的幅度小的频率成分不易检出.本文分析了非均匀采样引起频谱噪声的原因,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,降低频谱噪声,从而检测和重构出小信号.文中详细说明了陷波方法的原理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,采用陷波方法可以检测和重构出非均匀采样下的小信号.