一种分段分块式压缩采样模型的设计

在分析现有基于压缩感知的模拟信息转换器架构的基础上,对并行多支路模拟信息转换器模型进行了改进,提出了一种基于分块对角化思想的分段分块式模拟信息转换模型.该模型将等效测量矩阵转化为结构化的分块对角阵,利用各分块的相对独立性可实现存储复用,节省了硬件资源,同时减少了各支路的积分时间,能够适用于单位时间内存在大规模压缩采样值的场合.实验结果表明了此方法的有效性,与现有的分段式并行压缩采样转换器相比,其复杂度小,且具有良好的可复用性和实用性.

基于CS理论的一种雷达数据压缩方法

针对压缩感知(compressive sensing,CS)技术在成像雷达中的应用,基于FPGA研究了压缩感知非相关测量框架的数字化电路设计,提出并实现了基于雷达回波模拟信号源的信息转换器(Analogue-to-Information Converter,AIC)功能的测试方案。通过对实际获得的压缩数据进行处理获得了符合预期的结果,验证了AIC电路作为一种数据压缩方法数字化设计的有效性。

一种基于模拟信息转换器的工业超声信号采集方法

压缩感知理论指出以低于香农定理规定的最低频率(2倍频)对稀疏信号进行采样,同样可得到精确的信号重建结果.将压缩感知理论应用于超声波工业成像系统中,可有效减少需要的采样数据和采样频率.文章在压缩感知理论的框架之下,提出一种新型信号采样方法——基于滤波模拟信息转换器的信息采样方法.以MATLAB为仿真工具,采用该方法对工业超声成像的实测数据进行处理,取得了较为理想的效果,为压缩感知理论在超声波工业检测系统中的应用做了有益的探索.

一种基于模拟信息转换器的工业超声成像方法

有限新息率(FRI)模型是传统的采样理论与压缩感知相结合的信号采集新方案。FRI理论指出,具有FRI性质的信号,可由各个短脉冲信号的延迟时间和幅度进行完备的表示,而超声波的反射信号可以看成由一系列不同延迟时间和幅度的高斯脉冲信号的叠加,因此可以采用FRI模型有效减少采样数据和采样频率。在压缩感知理论的框架之下,以FRI理论为模型,并且结合相控阵超声波成像特点以及模拟信息转换器两种结构的特点,提出了一种适用于超声波成像的新型信号采样方法——基于滤波的模拟信息转换器的信息采样方法,并以Field II为仿真工具,对工业超声成像的实测数据采用该方法进行处理,取得了较好的效果,为FRI理论在超声波工业检测系统中的应用做了有益的理论探索和实测数据仿真。

压缩采样中模拟信息转换器的性能仿真

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。

基于压缩感知的模拟信息转换器设计

现有的土木工程结构健康监测系统普遍采用传统随机解调方式进行信息采样,随着采样信号的频带越来越宽,数据量不断增大,固有监测系统存在的扩展性差、传输能力低和成本高等问题日益明显。针对以上不足,结合压缩感知理论,设计了一种基于均匀采样的改进模拟信息转换系统,并根据模拟信息转换理论设计了相应的系统结构和软硬件实现方法,将其用于实际模拟信号的监测。实验结果表明:设计的系统以较少的观测值完成了对模拟输入信号的采集、压缩与重构,极大地降低了传感器网络能耗及硬件成本。