基于随机解调的压缩采样与波形重构的实现

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1、摘要摘要随着电子信息技术的发展,以及人们对数据需求的快速增长,进入数字系统的信号频率变得越来越高,然而,模拟数字转换器(ADC)的研究受到材料、芯片工艺等因素的制约,高速高精度的模拟数字转换芯片指标的提高非常困难,以奈奎斯特采样定理为指导的信号采集与信息处理技术无疑给ADC带来了极大的挑战。按照传统奈奎斯特采样理论为指导进行的信息获取、传输、处理等采样环节已经成为了限制经典采样理论发展的瓶颈。近年来,学者们提出了一种新的信息采样理论——压缩采样理论:对于稀疏信号,它能够突破传统奈奎斯特采样理论对两倍信号带宽的限制。本文针对基于稀疏特性的模拟信号,在压缩采样

2、理论基础上,对模拟信号压缩采样的关键技术进行了研究,通过硬件电路设计出了适用于稀疏模拟信号的压缩采样系统,并通过对压缩采样信号的重构验证了所设计系统的可行性及其性能。论文以信号采样与重构这一主线,研究内容可概括为以下三部分:第一部分:对基于随机解调技术的压缩采样基本原理进行讨论,并对频域稀疏表示基的构造原理进行介绍。该部分内容是论文工作的基础,本文所提出的压缩采样系统均在该采样模型基础上进行设计。第二部分:对模拟信号压缩采样系统的模型实现方案进行讨论,分别介绍线谱稀疏信号与频带稀疏信号的信号模型,在此基础上设计针对这两种信号的压缩采样系统,并对波形恢复矩阵

3、进行了推导。第三部分:对典型波形重构算法进行介绍,选取了适用于本文采样系统的波形重构算法。并通过构建的压缩采样平台,对原始信号进行重构,并结合硬件初步探讨了影响压缩采样理论的信号重构的几个要素。关键词:压缩传感,随机解调,波形重构,频域稀疏,模拟信息转换器I万方数据ABSTRACTABSTRACTThedataneedsaregrowingrapidlywiththedevelopmentoftheelectronicscienceandinformationtechnology,thesignalfrequencyinthedigitalsystembe

4、comeshigherandhigher,however,subjecttotheconstraintsofchiptechnology,itisverydifficulttoimprovetheindicatorsofthehighspeedhighaccuracyanalog-to-digitalconverter(ADC)chips,theShannon-NyquistsamplingtheoremhasundoubtedlybroughthugechallengestotheADCasaguidingprotocolforsignalsamplin

5、g.Undertheguidanceofthetheorem,theprocessofinformationobtaining,storage,integration,processing,hasbecomeoneofthemainbottleneckforfurtherdevelopmentinthefieldofinformation.Recently,scholarsproposedthecompressedsensingtheory,whichhastheabilitytoovercometherestrictionsofthetraditiona

6、lNyquistsamplingtheoremforsparsesignalsampling.Inthispaper,basedonsparsecharacteristicsoftheanalogsignalandbasisofthetheoryofcompressedsensing,studyonthekeytechnologyofanalogsignalcompressionsampling.Underthepremiseofsparsesignals,thispaperpresentsarealizationofhardwarecompression

7、samplingscheme,andthroughthecompressionofthesampledsignalreconstruction,verifytheperformanceandfeasibilityofthesystem.Themainlineofresearcharesignalsamplingandreconstruction,themainworkcanbesummarizedasthefollowingthreeparts:Thefirstpart:Studyonthefundamentalprinciplesofrandomdemo

8、dulationtechnologybasedoncompress

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