CN112468114A - 一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法 - Google Patents

一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112468114A
CN112468114A CN202011099811.3A CN202011099811A CN112468114A CN 112468114 A CN112468114 A CN 112468114A CN 202011099811 A CN202011099811 A CN 202011099811A CN 112468114 A CN112468114 A CN 112468114A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sampling
signal
sample
filter
expressed
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011099811.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112468114B (zh
Inventor
黄国兴
陈林林
卢为党
彭宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University of Technology ZJUT
Original Assignee
Zhejiang University of Technology ZJUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University of Technology ZJUT filed Critical Zhejiang University of Technology ZJUT
Priority to CN202011099811.3A priority Critical patent/CN112468114B/zh
Publication of CN112468114A publication Critical patent/CN112468114A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112468114B publication Critical patent/CN112468114B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03HIMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00Networks using digital techniques
    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03HIMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00Networks using digital techniques
    • H03H2017/0072Theoretical filter design
    • H03H2017/0081Theoretical filter design of FIR filters

Landscapes

  • Analogue/Digital Conversion (AREA)

Abstract

一种基于非理想sinc核的FRI采样系统,通过引入基信号h(t),将待测信号x(t)和基信号通过本发明方法的系统,可以获取相应的采样样本;对两次测试得到的采样样本进行计算推导,可以将滤波器的非理想效应消除;采样样本中含有待测信号x(t)的少量离散的傅里叶系数,用过这些系数可以重构出待测信号,并可以很大幅度的提高重构精度。以及提供一种基于非理想sinc核的FRI采样方法。本发明改进之后的FRI采样系统比FRI采样系统重构精度大大提高,抗噪声能力也有很大提高。

Description

一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法
技术领域
本发明属于信号处理技术领域,具体涉及一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法。
背景技术
传统的Nyqiust采样定理要求采样率要大于信号最高频率的两倍,只有这样才可以将原信号无失真的重构。但随着通信技术的不断发展,使用的信号频率不断增加,使用Nyqiust采样定理对信号进行采样会导致较高的采样频率,这就要求ADC器件具有较宽的模拟带宽及采样率,目前高频的ADC器件都比较昂贵。同时,高采样率将产生大量的采样数据,这给系统的存储及传输资源也增加了额外的负担。因而,Nyqiust采样定理逐渐成为信号采样系统设计的瓶颈,制约着信号处理技术的发展。
2002年,Vetterli等人提出一种利用信号参数化特性的欠采样理论——有限新息率(Finite Rate of Innovation,简称FRI)采样。该理论不同于Nyquist采样定理。经典的FRI采样结构如图1所示。
包括预滤波,采样。预滤波获取x(t)的低频分量,滤波之后的信号记为y(t),记滤波器的冲激响应为g(t),又称为采样核函数。FRI采样结构图和传统的Nyquist采样结构图基本一致,但FRI并不受限与x(t),即不要求x(t)为带限信号。但是没有一套通用的采样核函数和重构方法,因此对于不同的FRI信号需要使用不同的采样核函数和重构方法。
以基本的sinc采样核为例,对雷达回波信号进行采样重构。使用主动式脉冲雷达的回波信号作为x(t),在雷达系统中,可以用接收到的回波的叠加表示完整的回波信号,不考虑噪声和其他干扰,雷达回波信号可以表示为:
Figure BDA0002723725980000021
其中,h(t)是已知的脉冲波形。T为雷达的脉冲重复间隔(Pulse RepetitionInterval,PRI),M为发射的脉冲数量,L为单周期内含有的脉冲个数,
Figure BDA0002723725980000022
分别对应检测到的脉冲的振幅和延迟,并与目标距离及雷达散射截面成正比。
假设采样核函数g(t)为sinc函数,可视为一个理想的低通滤波器,信号通过滤波之后即y(t)表示为:
Figure BDA0002723725980000023
再经过低速采样可以获取采样值y[n],y[n]可表示为:
Figure BDA0002723725980000024
其中TS为信号的采样周期,则采样频率表示为
Figure BDA0002723725980000025
采样样本y[n]中包含信号x(t)的部分傅里叶系数X[k],利用谱估计算法和y[n]可以估计出原信号中的2L个未知参数。
FRI采样系统中可以使用大量不同的采样核函数和不同的重构算法来对信号进行处理。Vetterli最早设计出使用sinc核函数的FRI采样结构,后续还提出了B样条函数、E样条函数作为采样核函数,该采样方法可以很大幅度的降低采样速率。系统中的关键部分就是采样核函数,即滤波器的选择。但在硬件实现过程中,由于物理元器件的非理想效应,会对重构效果造成较大的影响。如何消除滤波器的非理想效应,是影响FRI采样系统重构精度的一个重要问题。
发明内容
针对FRI采样系统中存在滤波器非理想效应的问题,本发明提出一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法,生成待测信号x(t)和基信号h(t),将两个信号通过本发明系统及方法,可以获取到采样样本信息Y[k]和R[k],获得频域信息,采样样本中分别含有x(t)和h(t)的部分傅里叶系数。将采样样本Y[k]和R[k]相除,获得不包含滤波器非理想效应的采样样本,最后使用重构算法将未知参数重构出来;改进之后的FRI采样系统比现有FRI采样系统重构精度大大提高,抗噪声能力也有很大提高。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于非理想sinc核的FRI采样系统,包括:
测试信号生成单元,用于生成待测信号,信号表示为
Figure BDA0002723725980000031
其中,t∈[0,T)为观测时间,
Figure BDA0002723725980000032
为未知的时延和幅度参数,L为信号x(t)包含基信号h(t)的个数,该信号的新息率表示为
Figure BDA0002723725980000033
基信号h(t)表示为h(t)=sinc(Bt),B为信号的带宽;
非理想滤波器建模单元,理想滤波器的冲激响为g(t),因为理想滤波器在硬件实现中是不存在的,实际滤波器的冲激响记为g(t),对应频域分别表示为G(Ω)和G(Ω);
采样函数建模单元,用于使用一组连续的冲激串对经过滤波之后的信号进行采样,采样函数表示为:
Figure BDA0002723725980000034
其中Ts为采样周期,
Figure BDA0002723725980000041
为采样频率,采样频率大于滤波器截止频率f1的2倍,不会造成混叠现象;
获取采样样本Y[k]单元,待测信号x(t)通过非理想滤波器之后进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,可以获得采样样本Y[k]为:
Figure BDA0002723725980000042
在时域上采样样本y[n]表示为:
y[n]=y(t)×p(t)=(x(t)*g(t))×p(t) (6)
公式(6)为一个周期延拓的信号,取一个周期即拥有完整的频域信息,令n=0,则表示为:
Figure BDA0002723725980000043
获取采样样本R[k]单元,将基信号h(t)通过非理想滤波器之后再进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,获得采样样本R[k]为:
Figure BDA0002723725980000044
令n=0,公式(8)表示为:
Figure BDA0002723725980000045
频域表示信号关系单元,待测信号x(t)和基信号h(t)之间存在着
Figure BDA0002723725980000046
关系,在频域中表示为:
Figure BDA0002723725980000047
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000051
表达为
Figure BDA0002723725980000052
采样样本处理单元,将获取的采样样本Y[k]和R[k]进行处理,获得公式:
Figure BDA0002723725980000053
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000054
公式(12)化简为:
Figure BDA0002723725980000055
公式(13)中只含有未知参数
Figure BDA0002723725980000056
是一个典型的谱估计问题,利用零化滤波器方法或子空间估计法求解出未知参数,求解出了未知参数,则信号成功的重构出来。
一种基于非理想sinc核的FRI采样方法,包括以下步骤:
步骤一、测试信号生成:生成待测信号,信号表示为
Figure BDA0002723725980000057
其中,t∈[0,T)为观测时间,
Figure BDA0002723725980000058
为未知的时延和幅度参数,L为信号x(t)包含基信号h(t)的个数,该信号的新息率表示为
Figure BDA0002723725980000059
基信号h(t)表示为h(t)=sinc(Bt),B为信号的带宽;
步骤二、非理想滤波器建模:理想滤波器的冲激响为g(t),因为理想滤波器在硬件实现中是不存在的,实际滤波器的冲激响记为g(t),对应频域分别表示为G(Ω)和G(Ω);
步骤三、采样函数建模:使用一组连续的冲激串对经过滤波之后的信号进行采样,采样函数表示为:
Figure BDA0002723725980000061
其中Ts为采样周期,
Figure BDA0002723725980000062
为采样频率,采样频率大于滤波器截止频率f1的2倍,不会造成混叠现象;
步骤四、获取采样样本Y[k]:待测信号x(t)通过非理想滤波器之后进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,可以获得采样样本Y[k]为:
Figure BDA0002723725980000063
在时域上采样样本y[n]表示为:
y[n]=y(t)×p(t)=(x(t)*g(t))×p(t) (6)
公式(6)为一个周期延拓的信号,取一个周期即拥有完整的频域信息,令n=0,则表示为:
Figure BDA0002723725980000064
步骤五、获取采样样本R[k]:将基信号h(t)通过非理想滤波器之后再进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,获得采样样本R[k]为:
Figure BDA0002723725980000065
令n=0,公式(8)表示为:
Figure BDA0002723725980000071
步骤六、频域表示信号关系:待测信号x(t)和基信号h(t)之间存在着
Figure BDA0002723725980000072
关系,在频域中表示为:
Figure BDA0002723725980000073
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000074
表达为
Figure BDA0002723725980000075
步骤七:采样样本处理:将获取的采样样本Y[k]和R[k]进行处理,获得公式:
Figure BDA0002723725980000076
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000077
公式(12)化简为:
Figure BDA0002723725980000078
公式(13)中只含有未知参数
Figure BDA0002723725980000079
是一个典型的谱估计问题,利用零化滤波器方法或子空间估计法求解出未知参数,求解出了未知参数,则信号成功的重构出来。
本发明的有益效果主要表现在:改进之后的FRI采样系统比现有FRI采样系统重构精度大大提高,抗噪声能力也有很大提高。
附图说明
图1是基于非理想sinc核的FRI采样系统的结构框图。
图2是理想低通滤波器的频率特性曲线的示意图。
图3是切比雪夫1型滤波器的示意图。
图4是使用FRI采样系统和本发明方法系统对信号进行处理和重构,两次测试的结果分别如图4(a)和图4(b)。
图5是不同欠奈奎斯特采样重构方法比较图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1,一种基于非理想sinc核的FRI采样系统,包括:
测试信号生成单元,用于生成待测信号,信号表示为
Figure BDA0002723725980000081
其中,t∈[0,T)为观测时间,
Figure BDA0002723725980000082
为未知的时延和幅度参数,L为信号x(t)包含基信号h(t)的个数,该信号的新息率表示为
Figure BDA0002723725980000083
基信号h(t)表示为h(t)=sinc(Bt),B为信号的带宽;
非理想滤波器建模单元,理想滤波器的冲激响为g(t),因为理想滤波器在硬件实现中是不存在的,实际滤波器的冲激响记为g(t),对应频域分别表示为G(Ω)和G(Ω);
采样函数建模单元,用于使用一组连续的冲激串对经过滤波之后的信号进行采样,采样函数表示为:
Figure BDA0002723725980000084
其中Ts为采样周期,
Figure BDA0002723725980000091
为采样频率,采样频率大于滤波器截止频率f1的2倍,不会造成混叠现象;
获取采样样本Y[k]单元,待测信号x(t)通过非理想滤波器之后进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,可以获得采样样本Y[k]为:
Figure BDA0002723725980000092
在时域上采样样本y[n]表示为:
y[n]=y(t)×p(t)=(x(t)*g(t))×p(t) (6)
公式(6)为一个周期延拓的信号,取一个周期即拥有完整的频域信息,令n=0,则表示为:
Figure BDA0002723725980000093
获取采样样本R[k]单元,将基信号h(t)通过非理想滤波器之后再进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,获得采样样本R[k]为:
Figure BDA0002723725980000094
令n=0,公式(8)表示为:
Figure BDA0002723725980000095
频域表示信号关系单元,待测信号x(t)和基信号h(t)之间存在着
Figure BDA0002723725980000096
关系,在频域中表示为:
Figure BDA0002723725980000097
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000101
表达为
Figure BDA0002723725980000102
采样样本处理单元,将获取的采样样本Y[k]和R[k]进行处理,获得公式:
Figure BDA0002723725980000103
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000104
公式(12)化简为:
Figure BDA0002723725980000105
公式(13)中只含有未知参数
Figure BDA0002723725980000106
是一个典型的谱估计问题,利用零化滤波器方法或子空间估计法求解出未知参数,求解出了未知参数,则信号成功的重构出来。
一种基于非理想sinc核的FRI采样方法,包括以下步骤:
步骤一、测试信号生成:生成待测信号,信号表示为
Figure BDA0002723725980000107
其中,t∈[0,T)为观测时间,
Figure BDA0002723725980000108
为未知的时延和幅度参数,L为信号x(t)包含基信号h(t)的个数,该信号的新息率表示为
Figure BDA0002723725980000109
基信号h(t)表示为h(t)=sinc(Bt),B为信号的带宽;
步骤二、非理想滤波器建模:理想滤波器的冲激响为g(t),因为理想滤波器在硬件实现中是不存在的,实际滤波器的冲激响记为g(t),对应频域分别表示为G(Ω)和G(Ω);
步骤三、采样函数建模:使用一组连续的冲激串对经过滤波之后的信号进行采样,采样函数表示为:
Figure BDA0002723725980000111
其中Ts为采样周期,
Figure BDA0002723725980000112
为采样频率,采样频率大于滤波器截止频率f1的2倍,不会造成混叠现象;
步骤四、获取采样样本Y[k]:待测信号x(t)通过非理想滤波器之后进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,可以获得采样样本Y[k]为:
Figure BDA0002723725980000113
在时域上采样样本y[n]表示为:
y[n]=y(t)×p(t)=(x(t)*g(t))×p(t) (6)
公式(6)为一个周期延拓的信号,取一个周期即拥有完整的频域信息,令n=0,则表示为:
Figure BDA0002723725980000114
步骤五、获取采样样本R[k]:将基信号h(t)通过非理想滤波器之后再进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,获得采样样本R[k]为:
Figure BDA0002723725980000115
令n=0,公式(8)表示为:
Figure BDA0002723725980000121
步骤六、频域表示信号关系:待测信号x(t)和基信号h(t)之间存在着
Figure BDA0002723725980000122
关系,在频域中表示为:
Figure BDA0002723725980000123
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000124
表达为
Figure BDA0002723725980000125
步骤七:采样样本处理:将获取的采样样本Y[k]和R[k]进行处理,获得公式:
Figure BDA0002723725980000126
取其中k个样本,即令
Figure BDA0002723725980000127
公式(12)化简为:
Figure BDA0002723725980000128
公式(13)中只含有未知参数
Figure BDA0002723725980000129
是一个典型的谱估计问题,利用零化滤波器方法或子空间估计法求解出未知参数,求解出了未知参数,则信号成功的重构出来。
实验对比:
为了验证本发明方法的性能,进行了仿真实验验证。利用软件Matlab来进行软件仿真,使用信号
Figure BDA0002723725980000131
作为待测信号,幅度参数设置为al=[0.9,0.5,0.6,0.7],时延参数设置为tl=[0.2,0.4,0.6,0.8],基信号设置为h(t)=sinc(B(t-0.5)),信号的带宽设置为4K,即最大频率为2K,最后的采样频率设置为500Hz。
实验一:在FRI采样系统和本发明方法系统分别使用一个理想化的低通滤波器对信号进行处理,理想低通滤波器的频率特性曲线如图2所示。
两次测试的重构结果如表1所示。从表中可以观察出,使用理想滤波器对信号进行处理是可以高精度的重构出原始的时延和幅度参数的,此时滤波器不存在非理想效应。
Figure BDA0002723725980000132
表1
实验二:在FRI采样系统和本发明方法中,使用非理想化的滤波器对信号x(t)和基信号h(t)进行处理。在matlab仿真中,使用的是切比雪夫I型滤波器,它的频率特性曲线如图3所示。图中纵坐标的计算公式为:
Figure BDA0002723725980000133
分别使用FRI采样系统和本发明方法系统对信号进行处理和重构,两次测试的结果分别如图4(a)和图4(b)所示。
为了方便观察,将两次测试的结果用表的形式展现,如表2所示:
Figure BDA0002723725980000134
Figure BDA0002723725980000141
表2
实验三:测试信号和基信号中加入高斯白噪声,信噪比从0dB增加到100dB,每步5dB。采用本发明方法和最初的FRI采样系统,在两个系统中分别选用零化滤波器法和子空间估计法对信号进行重构,将结果进行比较。利用不用的重构算法,不同采样系统的重构精度如图5所示。重构精度使用归一化均方误差(Normalized Mean-Square Error,NMSE)来度量重构的精度,计算公式如下:
Figure BDA0002723725980000142
本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举,仅作说明用途。本发明的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式,本发明的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的等同技术手段。

Claims (2)

1.一种基于非理想sinc核的FRI采样系统,其特征在于,所述系统包括:
测试信号生成单元,用于生成待测信号,信号表示为
Figure FDA0002723725970000011
其中,t∈[0,T)为观测时间,
Figure FDA0002723725970000012
为未知的时延和幅度参数,L为信号x(t)包含基信号h(t)的个数,该信号的新息率表示为
Figure FDA0002723725970000013
基信号h(t)表示为h(t)=sinc(Bt),B为信号的带宽;
非理想滤波器建模单元,理想滤波器的冲激响为g(t),因为理想滤波器在硬件实现中是不存在的,实际滤波器的冲激响记为g(t),对应频域分别表示为G(Ω)和G(Ω);
采样函数建模单元,用于使用一组连续的冲激串对经过滤波之后的信号进行采样,采样函数表示为:
Figure FDA0002723725970000014
Figure FDA0002723725970000015
其中Ts为采样周期,
Figure FDA0002723725970000016
为采样频率,采样频率大于滤波器截止频率f1的2倍,不会造成混叠现象;
获取采样样本Y[k]单元,待测信号x(t)通过非理想滤波器之后进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,可以获得采样样本Y[k]为:
Figure FDA0002723725970000017
在时域上采样样本y[n]表示为:
y[n]=y(t)×p(t)=(x(t)*g(t))×p(t) (6)
公式(6)为一个周期延拓的信号,取一个周期即拥有完整的频域信息,
令n=0,则表示为:
Figure FDA0002723725970000018
获取采样样本R[k]单元,将基信号h(t)通过非理想滤波器之后再进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,获得采样样本R[k]为:
Figure FDA0002723725970000021
令n=0,公式(8)表示为:
Figure FDA0002723725970000022
频域表示信号关系单元,待测信号x(t)和基信号h(t)之间存在着
Figure FDA0002723725970000023
关系,在频域中表示为:
Figure FDA0002723725970000024
取其中k个样本,即令
Figure FDA0002723725970000025
表达为
Figure FDA0002723725970000026
采样样本处理单元,将获取的采样样本Y[k]和R[k]进行处理,获得公式:
Figure FDA0002723725970000027
取其中k个样本,即令
Figure FDA0002723725970000028
公式(12)化简为:
Figure FDA0002723725970000029
公式(13)中只含有未知参数
Figure FDA00027237259700000210
是一个典型的谱估计问题,利用零化滤波器方法或子空间估计法求解出未知参数,求解出了未知参数,则信号成功的重构出来。
2.一种如权利要求1所述的基于非理想sinc核的FRI采样系统实现的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤一、测试信号生成:生成待测信号,信号表示为
Figure FDA00027237259700000211
其中,t∈[0,T)为观测时间,
Figure FDA00027237259700000212
为未知的时延和幅度参数,L为信号x(t)包含基信号h(t)的个数,该信号的新息率表示为
Figure FDA0002723725970000031
基信号h(t)表示为h(t)=sinc(Bt),B为信号的带宽;
步骤二、非理想滤波器建模:理想滤波器的冲激响为g(t),因为理想滤波器在硬件实现中是不存在的,实际滤波器的冲激响记为g(t),对应频域分别表示为G(Ω)和G(Ω);
步骤三、采样函数建模:使用一组连续的冲激串对经过滤波之后的信号进行采样,采样函数表示为:
Figure FDA0002723725970000032
Figure FDA0002723725970000033
其中Ts为采样周期,
Figure FDA0002723725970000034
为采样频率,采样频率大于滤波器截止频率f1的2倍,不会造成混叠现象;
步骤四、获取采样样本Y[k]:待测信号x(t)通过非理想滤波器之后进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,可以获得采样样本Y[k]为:
Figure FDA0002723725970000035
在时域上采样样本y[n]表示为:
y[n]=y(t)×p(t)=(x(t)*g(t))×p(t) (6)
公式(6)为一个周期延拓的信号,取一个周期即拥有完整的频域信息,令n=0,则表示为:
Figure FDA0002723725970000036
步骤五、获取采样样本R[k]:将基信号h(t)通过非理想滤波器之后再进行低速采样,采样速率Ωs≥2f1,获得采样样本R[k]为:
Figure FDA0002723725970000037
令n=0,公式(8)表示为:
Figure FDA0002723725970000041
步骤六、频域表示信号关系:待测信号x(t)和基信号h(t)之间存在着
Figure FDA0002723725970000042
关系,在频域中表示为:
Figure FDA0002723725970000043
取其中k个样本,即令
Figure FDA0002723725970000044
表达为
Figure FDA0002723725970000045
步骤七:采样样本处理:将获取的采样样本Y[k]和R[k]进行处理,获得公式:
Figure FDA0002723725970000046
取其中k个样本,即令
Figure FDA0002723725970000047
公式(12)化简为:
Figure FDA0002723725970000048
公式(13)中只含有未知参数
Figure FDA0002723725970000049
是一个典型的谱估计问题,利用零化滤波器方法或子空间估计法求解出未知参数,求解出了未知参数,则信号成功的重构出来。
CN202011099811.3A 2020-10-14 2020-10-14 一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法 Active CN112468114B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011099811.3A CN112468114B (zh) 2020-10-14 2020-10-14 一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011099811.3A CN112468114B (zh) 2020-10-14 2020-10-14 一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112468114A true CN112468114A (zh) 2021-03-09
CN112468114B CN112468114B (zh) 2024-05-07

Family

ID=74833426

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011099811.3A Active CN112468114B (zh) 2020-10-14 2020-10-14 一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112468114B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113050043A (zh) * 2021-03-26 2021-06-29 浙江工业大学 基于非理想lpf的探地雷达超宽带高斯脉冲fri采样方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104734791A (zh) * 2015-04-22 2015-06-24 哈尔滨工业大学 基于fri的稀疏多频带信号频谱定位方法
CN107276560A (zh) * 2017-06-08 2017-10-20 江苏大学 一种fri稀疏采样核函数构建方法及电路
CN107612553A (zh) * 2017-09-25 2018-01-19 江苏大学 一种脉冲位置任意的信号指数再生核稀疏采样方法
CN108984474A (zh) * 2018-06-04 2018-12-11 哈尔滨工业大学 一种非理想分段多项式信号的欠采样方法
CN110501429A (zh) * 2019-07-24 2019-11-26 江苏大学 一种阵列超声信号稀疏采样方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104734791A (zh) * 2015-04-22 2015-06-24 哈尔滨工业大学 基于fri的稀疏多频带信号频谱定位方法
CN107276560A (zh) * 2017-06-08 2017-10-20 江苏大学 一种fri稀疏采样核函数构建方法及电路
CN107612553A (zh) * 2017-09-25 2018-01-19 江苏大学 一种脉冲位置任意的信号指数再生核稀疏采样方法
CN108984474A (zh) * 2018-06-04 2018-12-11 哈尔滨工业大学 一种非理想分段多项式信号的欠采样方法
CN110501429A (zh) * 2019-07-24 2019-11-26 江苏大学 一种阵列超声信号稀疏采样方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113050043A (zh) * 2021-03-26 2021-06-29 浙江工业大学 基于非理想lpf的探地雷达超宽带高斯脉冲fri采样方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112468114B (zh) 2024-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2680452B1 (en) Re-Sampling S-Parameters for Serial Data Link Analysis
Tur et al. Innovation rate sampling of pulse streams with application to ultrasound imaging
CN109889231B (zh) 基于随机解调和有限新息率的脉冲串信号欠采样方法
CN108984474B (zh) 一种非理想分段多项式信号的欠采样方法
CN109061633B (zh) Ofdm雷达通信一体化机载平台系统的信号设计方法
CN104101751B (zh) 基于信息熵的数字存储示波器垂直分辨率提高方法
US10345365B2 (en) Reflectometry method and device for diagnosing cables in use
EP2720048A2 (en) Multi-signal covariance and correlation processing on a test and measurement instrument
CN110456351B (zh) 基于时变幅值lfm信号参数估计的机动目标isar成像方法
CN111820888A (zh) 基于一阶微分vpw模型的心电图ecg信号欠采样方法
CN111224672B (zh) 一种基于多通道延时的多谐波信号欠采样方法
CN113820003A (zh) 一种适用于桥梁振动监测的加速度实时重构动态位移方法
CN112468114A (zh) 一种基于非理想sinc核的FRI采样系统及方法
Fu et al. Parameter Measurement of $ M $-Ary PSK Signals With Finite Rate of Innovation
CN112652290A (zh) 产生混响音频信号的方法及音频处理模型的训练方法
CN113050043A (zh) 基于非理想lpf的探地雷达超宽带高斯脉冲fri采样方法
CN112731323B (zh) 一种非理想环境下的雷达回波信号多通道fri欠采样方法
CN112129983B (zh) 一种基于等时间间隔等效取样的波形恢复数据处理方法
CN110808929A (zh) 相减策略的实复转换式信噪比估计算法
CN114545353A (zh) 一种基于fri采样和中国余数定理的脉冲多普勒信号欠采样与参数估计方法
Huang et al. FRI sampling of parametric signals with non-ideal sinc kernel
CN114690003A (zh) 一种基于eemd的局放信号降噪方法
CN107612553B (zh) 一种脉冲位置任意的信号指数再生核稀疏采样方法
CN112730980B (zh) 基于非理想lpf的非基带脉冲信号fri采样与参数估计方法
CN114145749B (zh) 基于优化模型的ecg信号有限新息率采样方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant