受奈奎斯特采样定理的约束,传统通信设备在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度等问题的挑战。而根据压缩采样(Compressive Sensing,CS)理论构建的模拟信息转换器(Analogto Information Converter,AIC)只需进行远低...受奈奎斯特采样定理的约束,传统通信设备在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度等问题的挑战。而根据压缩采样(Compressive Sensing,CS)理论构建的模拟信息转换器(Analogto Information Converter,AIC)只需进行远低于奈奎斯特采样率采样信号,即可实现对原信号的精确重构。仿真结果表明通过AIC的信号能精确重构,且重构概率和AIC的参数设置密切相关。展开更多
针对目前模拟信息转换器(Analog to Information Convertor,AIC)采用模拟电路实现,存在着由于电路的非线性特性而导致实际电路与理想系统难以准确匹配的问题,真实系统的有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)参数一般仅为理...针对目前模拟信息转换器(Analog to Information Convertor,AIC)采用模拟电路实现,存在着由于电路的非线性特性而导致实际电路与理想系统难以准确匹配的问题,真实系统的有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)参数一般仅为理论值的50%。针对该问题,提出了一种主要采用数字模块的脉冲宽度调制模拟信息转换器。该系统采用经典的随机解调架构,通过波形比较器,将输入信号的幅度变化转换为时间脉冲宽度,实现信号的随机混频,之后通过可置数计数器实现压缩采样。实验结果表明,该系统以信号奈奎斯特率1/3的速率采样并且准确地重构信号,均方误差仅为3.572×10-5。展开更多
文摘受奈奎斯特采样定理的约束,传统通信设备在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度等问题的挑战。而根据压缩采样(Compressive Sensing,CS)理论构建的模拟信息转换器(Analogto Information Converter,AIC)只需进行远低于奈奎斯特采样率采样信号,即可实现对原信号的精确重构。仿真结果表明通过AIC的信号能精确重构,且重构概率和AIC的参数设置密切相关。
文摘针对目前模拟信息转换器(Analog to Information Convertor,AIC)采用模拟电路实现,存在着由于电路的非线性特性而导致实际电路与理想系统难以准确匹配的问题,真实系统的有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)参数一般仅为理论值的50%。针对该问题,提出了一种主要采用数字模块的脉冲宽度调制模拟信息转换器。该系统采用经典的随机解调架构,通过波形比较器,将输入信号的幅度变化转换为时间脉冲宽度,实现信号的随机混频,之后通过可置数计数器实现压缩采样。实验结果表明,该系统以信号奈奎斯特率1/3的速率采样并且准确地重构信号,均方误差仅为3.572×10-5。
