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。     

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.     

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。     

非均匀采样光电编码器莫尔条纹信号分析方法

为实现高精度光电编码器非匀速转动时动态细分误差的检测,提出了一种基于非均匀采样的莫尔条纹光电信号分析方法.首先,利用曲线拟合的最小二乘法将采集到的编码器非均匀信号数据重构出真实的信号波形.然后,根据离散傅里叶变换算法分析重构信号,同时推导出信号的频率、幅值和相位的计算表达式,运用软件仿真评估算法可行性.最后,采用该方法对某21位绝对式光电轴角编码器精码信号进行分析,根据信号参数与细分误差的关系获得动态细分误差,其细分极值误差为+2.41"和-3.08".实验结果表明,该方法利用信号重构和傅里叶变换算法得到信号参数,真实的反应了莫尔条纹信号质量,在编码器非匀速转动时,可有效地测量动态细分误差,为实际工作现场编码器精度误差的实时检测奠定了基础.     

二阶非均匀带通采样信号的快速恢复

本文讨论了实带通信号在二阶非均匀采样下的快速频域搬移，恢复，即用ＦＦＴ方法将实带通道恢复到两倍带宽（２Ｂ）内的复解析信号，而幅度和相位保持不变，最后经过简单的运算，得么原始频率，计算机模拟证实了上述方法。     

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。     

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.     

基于非均匀采样的光纤光栅解调系统

鉴于重叠多光纤Bragg光栅(FBG)传感器均匀采样时遇到的数据频谱混叠问题, 提出利用扫描周期随 机变化的正弦波实现传感FBG的非均匀采样方法,并在一种基于可调谐F-P滤波器的 FBG解调系统中得到成功应用。实验结果显示,本文方法能够很好避免混叠现 象,并且还能以低于Nyquist采样频率对信号进行采样分析。     

均匀非均匀光纤光栅反射谱透射谱特性研究

文中阐述了光纤光栅的分类以及它们的特点和应用,根据光的耦合模理论应用MATLAB仿真均匀周期布喇格光纤光栅反射率透射率特性和非均匀啁啾光纤光栅反射率透射率特性,研究得到均匀周期布喇格光纤光栅和非均匀啁啾光纤光栅的反射率、透射率与光栅长度L成正比,L＝10mm时反射率和透射率接近100％,对比得到均匀周期布喇格光纤光栅反射率透射率,啁啾光纤光栅具有较宽的反射谱透射谱。研究结论为均匀非均匀光纤光栅器件制作提供理论依据。     

FIR design by non-uniform sampling in frequency domain

In this paper an expression for H(z) has been derived in terms of N independent samples {H_k }. It has then been used to examine effects of non-uniform frequency sampling on the resultant frequency response of FIR filters. This has been applied first to the non-uniform sampling in both the passband and stopband, of a desired filter, and then to non-uniform sampling in the stopband only. Several lowpass filter designs have been examined by these methods and results discussed.     

非均匀采样信号小波分析误差控制方法

标准的小波分析方法中,信号的低频能量和高频能量不能人为控制,因此在利用低频分量近似原信号时,在一些陡峭变化区域会存在较大偏差。针对这一问题,本文首先分析了小波分解各子带能量与采样频率的关系,发现增加采样频率可以降低高频能量,并给出了部分证明。以此为基础,提出了非均匀采样信号小波分析误差控制方法,考虑到小波分解的高频能量和低频能量存在互补关系,算法利用高频系数作为低频表示误差的判断指标,对误差超限位置处的数据增加采样,然后对修正后的数据进行低频分解;该方法使低频能量可根据误差门限人为进行调整。重构是分解的逆过程,可完全无误的恢复原始信号。实验表明算法对小波分析低频表示误差具有很好的控制能力。      

基于非均匀采样的DTMB-A信号模糊函数抑制方法

新一代数字电视地面广播传输演进标准(DTMB-A)是国标数字电视地面广播信号(DTMB)演进的新一代标准,具有带宽大、抗多径能力强等优点,可作为一种新型的外辐射源雷达机会照射源。本文阐述了DTMB-A信号模糊函数特性,详细分析了其帧内及帧间模糊副峰的形成机理,分析结果表明DTMB-A信号中确定性重复结构(同步信道、保护间隔等)是造成模糊副峰的主要因素。对此,提出一种基于非均匀采样的模糊副峰抑制方法。该方法具有计算复杂度低、易于并行实现等优点。仿真结果证明所提方法能够将DTMB-A模糊函数修正为理想的图钉型,验证了该方法的有效性,为基于DTMB-A信号的外辐射源雷达目标探测研究提供了方法。     

基于MATLAR的时域抽样和频域抽样定理验证

MATLAB应用范围广,包括信号和图像处理,通讯、控制系统设计、测试和测量等众多应用领域,是众多领域不可获缺的工具。本文基于MATLAB,对指数、序列信号进行不同频率的时域,频域抽样。根据不同抽样频率下还原的信号与原信号均方差,时域逼近程度的差别来验证时域和频域抽样定理。     

基于正交冗余采样的超分辨信号谱估计

该文提出了一种通过冗余采样进行信号谱估计的新方法,它充分利用冗余采样产生的频谱带限特性,通过对自相关矩阵进行秩1分解的方法来获得信号谱的超分辨估计,与 MUSIC、AR等其他超分辨方法相比,这种方法具有更低的信噪比门限和更高的分辨力。     

Frequency estimation of sinusiode from wideband using sub-Nyquist sampling

A novel frequency estimation algorithm for wideband signal with sub-Nyquist sampling is proposed in this paper. With the aid of information provided by the auxiliary delayed sampling channel and the aliased frequency estimation for wideband signal with sub-Nyquist sampling, the frequency aliasing due to sub-Nyquist sampling can be solved. This method can reduce the complexity of the overall hardware at the cost of an auxiliary sampling channel. Furthermore, in order to alleviate the computation burden for its practicability, a more simplified algorithm is put forward and its validity is proved by our numerical simulation results. The Cramer-Rao Lower Bound （CRLB） of the frequency estimation is also derived at the end of this paper.     

A directly seeking spectrum holes algorithm by compressive sampling

The method of cognitive radio (CR) is a promising solution to the problem of spectrum scarcity. One of the crucial tasks in the CR is the spectrum hole (SH) detection. The energy detection (ED) method is the most dominant spectrum sensing approach owing to its low computational complexity and the ability to identify SHs without requiring a priori knowledge of primary transmission characteristics. But it will be accompanied by some problems such as the high sampling rates, the difficult setting for detection threshold, and the complexity. An improved algorithm with directly seeking SHs from compressive sampling via compressive sensing algorithm is proposed in this paper. The sampling rate is decreased by the process of the compressive sampling, and the computation complexity is reduced for the elimination of the construction stage in the proposed algorithm. Besides, the detection threshold is not needed to be set for the method of relative comparison. The simulation results show that the proposed algorithm has a similar probability of detection (POD) of SHs to the traditional ED algorithm and the compressive spectrum sensing algorithm with minimum sampling numbers and lower computation complexity on the condition that the signal noise ratio is beyond 0 dB. It means the proposed algorithm obtains the balance between computing complexity and the sampling rate, and the performance of SH detection is maintained at the same time.     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.