采样级数对平稳过程的逼近

平稳过程香农采样定理是随机信号处理的基石.但其中的sinc函数处理是一项繁琐的工作.为解决这一问题,用sinc函数Taylor展式的有限和对其进行逼近,并对变动后的采样级数进行误差分析显得十分重要.文章得到了变动后的采样级数均方收敛的条件,并计算出了整体的截断均方误差上界估计.     

平稳过程采样定理的一个注记

平稳过程采样定理是随机过程中的一个重要定理.其将平稳过程离散表示的思想方法在理论上有重要意义,在实际工作中有广泛的应用.文章在证明了一个变差理论中的一个重要引理的基础上,利用谱分解的方法,证明了具有有界谱的平稳随机过程,在任何有限的时间区间内可以被离散地表示,不仅是在均方收敛意义下成立,而且这种均方收敛是关于时间t是一致地成立的.     

卷积型采样级数的点态收敛度

Shannon采样定理在通信理论等领域有着重要作用和广泛应用讨论了基于Fejer型核的卷积分采样的广义采样级数,建立了广义采样级数的点态收敛度估计,并应用于刻划小波级数的逼近度．     

关于级数收敛定理的应用

通过对常数项无穷级数的几个常见收敛定理的学习与研究,得到常数项无穷级数收敛定理的一个应用.     

完备正交积分变换下的信号重构

通过对香农(Shannon)采样理论的进一步研究,得到在完备正交积分变换下由离散采样值重构连续信号更一般的采样理论及其推论.通过选择其中不同的正交函数K(x,t),可以得到不同的积分变换式和不同的信号f(t)重构式,而香农采样定理仅是这种采样理论的特例.     

Schwarz空间中小波级数的收敛性

通过引入Schwarz空间,利用逼近论的思想和放缩的方法研究Schwarz空间中小波级数的收敛性,建立小波级数依范数收敛的定理,进而得到小波级数一致收敛的结论和一致收敛速度的精确估计.     

采样级数对高维平稳过程的逼近

香农采样定理是信号处理的基石,现实中的信号多是高维随机的,采样时也会有诸多干扰因素,并且经典采样级数中对sinc函数的处理也是比较繁琐的,为此,用sinc函数的Taylor展式对其进行逼近,对变动后的高维随机过程采样级数进行了误差分析,得到了时间扰动误差的误差上界。     

函数级数逐项积分定理的推广

通常函数级数逐项积分定理的主要充分条件是级数在闭区间[a,b]上一致收敛。本文给出一个较一致收敛弱的条件。在此条件下使函数级数也能逐项积分,从而在更广的范围内使用函数级数逐项积分定理。     

复模糊值函数级数的广义一致收敛和亚一致收敛

利用模糊数的序关系和分解定理讨论了复模糊值函数级数收敛性,得出了复模糊值函数级数收敛、一致收敛、正则收敛、广义一致收敛、亚一致收敛的条件及一致收敛、广义一致收敛和正则收敛的关系准则。     

关于多重Fourier级数的收敛性

经典的Rogosinsky恒等式推广到多元情况形并用来求得一致收敛和a.e.收敛的判别条件.所得结果推广了一元级数的Salem-Стечкин定理     

多维非带限信号的抽样定理

著名的Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ－Ｋｏｔｅｌ’ｎｉｋｏｖ－Ｓｈａｎｎｏｎ抽样定理在信号分析与图像处理中起着十分重要的作用，多维抽样理论更是如此，讨论了多维抽样的重构，建立了多维非带限信号的抽样级数对其信号近似表示的混叠误差估计，并提出若干有待进一步讨论的问题。     

基于压缩传感的模拟-信息系统

根据奈奎斯特采样定理,采样频率至少为原始带限信号最高频率的两倍时,信号才能被完好地恢复,这将产生极大的数据量,给信号的获取及传输造成很大压力。压缩传感理论可以有效地解决这些问题,通过对某个基上稀疏的信号在接收端进行有限次随机测量,可获得比奈奎斯特采样小得多的传输数据量,并能够在接收端实现高概率精确重建。模拟-信息系统给出该理论的前端的一个物理实现的过程。     

高收敛阶采样定理的构造

基于过采样技术,对Shannon采样定理进行了改进,得到高逼近阶采样定理,提升了其收敛速度.     

非等距样本表示的截断误差估计

经典的Ｗｉｔｔａｋｅｒ－Ｋｏｔｅｌｎｉｋｏｖ－Ｓｈａｎｎｏｎ样本定理的是有限带函数由其Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ级数表示问题，它涉及到一个无限项和。当样本节点非等距时，有限带函数用有限项和逼近，其截断误差可以表示为一围积分。在一定的条件的限制下，得到了一个截断误差估计。     

一种全新的等效采样

涉及一种周期或准周期信号的采样技术,特别适用于低频采样系统采集高频宽带周期或准周期信号。信号的采样可以使用Nyquist采样定理,但Nyquist采样定理只是一个充分性定理,增加周期条件后,可以得到更弱的采样要求。在随机过程理论基础上建立了采样过程的数学模型,并利用该模型建立了一种全新的等效采样理论。     

射电日像仪的压缩感知和脏图高斯去噪

传统的综合孔径射电日像仪成像原理是根据香农采样定理,使用香农采样得到完整的频谱数据,进行反傅里叶变换得到图像.因成像设备及外界环境因素,频谱数据中伴随有大量非真实信号数据,导致所成图像产生大量噪声,通常称为脏图.射电天文领域通常采用相关Clean算法处理脏图,得到"干净"的射电图像.为了降低了射电信号的采样成本,而且能得到更"干净"的射电图像,基于射电干涉稀疏成像与压缩感知理论,实现了从不完整的频谱中重建脏图,之后进行噪声去除:采用正交跟踪匹配与特征标志算法完成从稀疏频谱中重建脏图,之后使用三维块匹配算法去除噪声.     

Resolution enhancement of nearfield acoustic holography by interpolation using band-limited signal restoration method

A new method based on interpolation using band-limited signal restoration method was proposed for enhancing the resolution of the nearfield acoustic holography. According to the band-limited property of the pressure on the hologram surface, a band-limited signal restoration method named Papoulis-Gerchbarg algorithm was used to realize the interpolation of acoustic pressure. Therefore acoustic pressure data on the hologram surface were increased, the sampling interval was reduced, the Information on evanescent waves which was lost because of the large sampling interval was partially recovered, and the resolution of nearfield acoustic holography image was improved. The experimental result shows that the method can enhance the resolution of the nearfield acoustic holography Image efficiently.