基于有限更新率采样的UWB信号处理技术

在对有限更新率采样技术分析基础上,基于有限更新率采样,探讨了UWB信号处理中的信道估计、接收等技术.UWB系统中采样速率可以由接收的UWB信号的更新率决定,而不是奈奎斯特速率,减少了数据处理量,降低了系统功耗和复杂性.     

基于MATLAB的信号采样与重构的实现

该文基于MATLAB再现了连续信号的采样频谱和重构的时域信号,给出了信号重构的误差,并分析了采样周期对采样频谱叠加和信号重构精度的影响。     

基于System Generator的稀疏编码算法设计及硬件实现

为了提高稀疏编码算法的处理速度,设计了一种通过System Generator在FPGA上实现的正交匹配追踪算法.算法由矩阵数据并行输出模块、矩阵乘法运算模块、最匹配原子与列索引选择模块、Cholesky分解模块与求逆算法模块、残差更新模块5个模块组成.通过对模块内部算法并行化设计,提高了正交匹配追踪算法的运行速率.仿...     

一种基于可学习快速回归量的稀疏编码算法

针对现有的稀疏编码和建模算法计算量太大的问题,文章基于可学习快速回归量来精确近似稀疏码这一思路,提出了全面的结构性稀疏编码和建模算法.首先根据分块坐标算法的迭代,提出一种高效的前馈架构.该架构可以精确近似结构性稀疏码,且复杂性远远低于标准优化算法.其次证明了通过使用不同的训练目标函数,得出的可学习稀疏编码器不仅可以近似给定字典条件下的稀疏码,还可用作全功能稀疏编码器及建模工具.仿真实验结果表明,与当前最新的精确优化算法相比,文中算法的性能基本相当,但运行速度快出数个数量级,更加适用于实时和大规模应用领域.     

故障信号采集中的采样长度、时间间隔和频率的关系

讨论了故障信号采集中采样长度、时间间隔和频率的关系。     

压缩采样中基于离散时间马尔科夫链的动态控制机制

针对信号稀疏度在大多数情况下时变且未知的问题,提出了一种实时信号稀疏度预测及最优采样速率确定机制.利用离散时间马尔科夫链对信号稀疏度进行建模,分析信号稀疏度各状态之间变化的规律,根据当前状态预测下一个采样周期内信号的稀疏度状态及概率.此外,基于预测结果,综合考虑采样过程中的能量消耗和信号重构的精确度,以最大化预期收益为...     

基于FPGA的二相编码信号脉冲压缩方法

介绍了二相编码信号的脉冲压缩的时域算法,并进行了优化,分析其在FPGA上的硬件资源占用情况。     

基于复合混沌映射的基阵式水下成像编码信号设计

针对基阵式水下成像中声学传感器频率低、带宽窄、基阵发射阵列阵元数目多等因素造成的成像帧速率低、实时性差的问题,提出1种基于复合混沌映射的基阵式水下成像编码信号设计方法,利用变参数多级混沌系统产生的伪随机序列进行调制,从而获得正交编码发射信号。仿真及实验结果表明,所提出的方法克服了基阵阵元数量、编码长度、信号个数等因素的限制,具有抗干扰性能强、带宽增加及提高水下成像分辨率的优点,可用于任意水下基阵发射信号的优化设计。     

基于稀疏贝叶斯学习在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计

稀疏贝叶斯学习(SBL)应用于互质阵列、欠定宽带信号在未知噪声场的波达方向(DOA)估计.使用扩展协方差矩阵,互质阵列可以实现更高数量的自由度(DOF),以解析比物理传感器的数量更多的源.基于稀疏的DOA估计可能恶化检测和估计性能,因为无论网格有多精细,源都可能离开搜索网格.SBL使用定点更新可以较好地解决这种字典不匹...