基于受污信号幅度谱和部分时域值的稳健性重构算法

利用幅度谱与部分时域采样值来重构信号是极为重要的。然而，信号总会受到噪声的污染，本文介绍了一种由迭代序列外推的稳健性重构算法，并给出若干实例。结果表明，这个算法是很在效的的。     

宽带信号的高精度重构方法

提出了一种对宽带信号进行高精度采样的方法．其基本思想是把宽带信号进行频带分割,对所得到的每个子带信号分别用低速高精度的A／DC进行高精度采样并滤波,得到原宽带信号各个子带信号的采样序列,然后用各个子带信号的采样序列重构出原宽带信号的采样序列．给出了相应的重构算法,并进行了计算机仿真实验．仿真结果证实,所提出的方法具有较高的信号重构精度和较小的频谱失真．     

基于零阶保持器的非均匀采样信号恢复方法

在模/数转换过程中由于环境等因素会造成信号采样的非均匀性。非均匀采样信号使得数字控制系统数/模转换过程出现误差,提出了将非均匀采样信号通过零阶保持器进行恢复的信号重构算法,分析并证明了重构信号的频谱保持了原连续信号的谱特征。利用PSPICE仿真软件对非均匀采样信号及通过零阶保持器的连续输出信号进行了仿真验证,实验结果验证了本文提出方法的正确性。     

齿轮振动信号的压缩感知采集与故障诊断

传统的采样策略会产生大量的数据,为了减少齿轮振动监测中的数据量,在压缩感知的基础上,建立了齿轮振动信号采集和重构模型。首先通过高斯随机矩阵对振动信号进行压缩测量、传输和存储压缩后的信号可以节省成本。信号重构归结为一个最优化问题,应用正交匹配追踪求解信号重构问题。进而得到重构信号的Hilbert解调谱,从Hilbert解调谱中提取特征频率,以特征频率能否识别来评价信号重构的效果。仿真实验和齿轮实验证明了模型的有效性。     

用MATLAB实现信号与系统课程的教学实践

以采样定理为教学实例，利用MATLAB实现《信号与系统》课程的实践教学，给出了临界采样、欠采样和过采样情况下采样信号及其重构或恢复原信号的过程。通过教学实践，学生充分理解和掌握《信号与系统》知识点，解决实际问题的能力得到提高。     

基于频率分集逆合成孔径雷达的多重信号分类目标成像算法

将频率分集的思想应用在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,通过单频信号合成宽带信号,可解决系统发射接收宽带信号复杂的问题.但窄带的合成可视为宽带信号的稀疏采样,由此带来了旁瓣提高等难点.提出一种基于频率分集ISAR体制的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)目标成像算法,该算法将合成阵列接收的回波信号协方差矩阵进行特征值分解,得到信号子空间与噪声子空间,然后根据二者的正交性构建谱函数对目标位置进行估计,得到目标的超分辨二维像.将MUSIC算法与后向投影(back projection,BP)算法做了对比,仿真结果表明:在有较强噪声环境下,前者仍能有较好的成像效果,证明本文方法的应用可有效解决频率稀疏带来的高旁瓣问题.     

由已知幅度谱及部分采样点恢复信号与采样频率的关系

恢复信号所需的已知采样点数占信号总长度的比例Ｐ与采样频率有关，在一定条件 下，提高采样频率，可使Ｐ远小于三分之一。已知的采样点可不限于从信号的第一点开 始，也不限于是一段连续的采样点。本文的研究结果扩大了信号重构方法的应用范围。 试验例子的计算机计算结果与理论分析相符。     

基于信号空间压缩感知算法的机械故障诊断

为了解决压缩感知（CS）重构算法通过重构稀疏系数求解原始信号的重构精度不高的问题,提出一种基于信号空间的压缩采样匹配追踪算法。首先在冗余字典中求解原始信号的最优表示空间,然后在最优表示空间中利用迭代算法直接求解原始信号,最后以轴承故障振动信号为例进行实验验证。结果证明本文算法提高了信号的重构精度,可以为增强机械振动信号的故障检测能力提供依据。     

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.     

基于受污信号幅度谱和部分时域值的稳健性重构算法

利用幅度谐与部分时域采样值来重构信号是极为重要的。然而,信号总会受到噪声的污染。本文介绍了一种由迭代序列外推的稳健性重构算法,并给出若干实例。结果表明,这个算法是很有效的。     

激光雷达探潜信号的混沌特性初探

对激光探潜信号进行了相空间重构，给出了其相空间轨迹，通过与已知的几种信号进行比较，发现探潜信号与混沌信号的相轨迹有部分相似之处。在此基础上计算出探潜信号的在Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数为正数，由此可初步判定探潜信号具有混沌特征。     

MA模型参数求解与幅度谱重构信号问题关系

幅度谱重构信号问题已取得了许多成果,而MA参数模型的求解却比较困难．通过推导．建立了MA模型参数求解与幅度谱重构信号问题之间的关系,从而把这两个问题联系起来．这样,所有幅度谱重构信号问题的理论与算法均可应用于MA模型参数求解当中．     

基于傅立叶分析的非均匀采样信号内插重构方法

针对实际采样过程中出现的采样非均匀性,从随机过程的角度研究非均匀采样信号的谱特性,提出频域均匀抽样傅立叶逆变换的非均匀时域采样信号重构方法。将非均匀采样信号描述为不均匀采样时刻冲激函数代数和的形式,利用傅立叶变换得到非均匀采样信号的频谱曲线,由采样时刻随机均匀分布的特点,得到反应原信号频谱特性的非均匀采样信号频谱数学期望,再由频域抽样理论重构原信号。MATLAB仿真实验验证了这种非均匀采样信号分析与重构方法的正确性,将这一研究成果应用到机械抖动激光陀螺输出信号处理中,得到了可靠的符合实际的机械正弦抖动幅频曲线并重构出激光陀螺正弦抖动机构的输出信号。     

空间域信号的采样方法

针对空间域信号的采样特点,分析并讨论了空间域信号采样的误差来源和空间域信号采集通道设计的一些关键问题,提出了空间域信号的等空间间隔采样方法和等时间间隔采样方法.     

光栅信号质量动态测试法

给出了一种新的光栅信号质量的测定方法。该法用采样得到的两路信号的数据，以一种新的算法计算得到光栅信号的质量指标，并可给出质量参数与标尺光栅位置的对应关系。所得结果能反映光栅信号在测量全程上的变化，并可用于信号质量参数缺陷的补偿。     

基于小波的信号部分重构与插值

通过分析信号重构理论，提出了信号部分重构的概念，即已知原信号的部分信息，通过增加一些新信息可以重构原信号更进一步的逼近，而且信号部分重构过程的迭代将达到信号的完全重构。基于小波变换理论，研究了一类信号部分重构问题，得到了一种信号部分重构公式。从信号部分重构的观点出发，提出了一种能够消除假频并扩展频宽的地震信号空间插值办法，实验结果证实了方法的有效性。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解，重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳。     

压缩传感在电能质量扰动信号分析中的应用

针对电能质量扰动信号分析中, 传统信号处理方法存在采样数据量极大、 采样时间长、 压缩时浪费采样资源等问题, 将压缩传感（CS: Compressed Sensing）应用于电能质量扰动信号分析中。实现了采样与压缩同时完成, 极大地降低了采集的数据量和采样速率。通过对压缩传感的过完备字典设计, 实现了压缩传感同时检测多个电能质量扰动信号, 以及压缩传感对信号在一维、 二维上的重构, 并对重构的电能质量扰动信号进行分析。实验结果表明, 与传统的电能质量扰动信号处理方法相比, 该算法在采样数据量、 重构效果方面都有很大提升, 得到的重构信号误差更小, 对信号的分析更准确。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ 重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解、重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳．     

激光雷达探潜信号的混沌特性识别

对激光探潜信号进行了相空间重构，给出了其相空间轨迹，通过与已知的几种信号进行了比较，发现探潜信号与混沌信号的相轨迹有部分相似之处，在此基础上计算出探潜信号的最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数为正数，由此可初步判定探潜信号具有混沌特性。