基于虚拟扩展的超分辨改进MUSIC算法及伪峰抑制

提出一种改进的信号波达方向(DOA)估计的超分辨解决方案,该方法将实际的传感器阵列扩展成多个具有不同的阵列孔径的虚拟阵列,以提高DOA估计的分辨率,然后对这些虚拟阵列得到的空间谱取平均,以抑制阵列孔径扩展导致的虚假谱峰。仿真实验证明了该方法的有效性,并且显示该方法在非相干信号条件下相对于标准MUSIC算法具有更高的近目标分辨率。

利用迭代软阈值方法抑制恒时演化类核磁共振实验中的采样截断伪峰

采样截断,即信号衰减殆尽之前结束采样,会在核磁共振(NMR)谱图中引入振荡状伪峰,进而影响谱图质量。在多维核磁共振实验中,为减少实验时间并为后续脉冲序列保留自旋相干,采样必然在信号衰减完毕之前结束,因此采样截断在所难免。变迹法(窗函数法)可以抑制采样截断造成的伪峰,但会导致谱峰增宽。线性预测也有助于减小截断伪峰。采样截断最严重的场合,是在恒时演化类实验中。这类实验的间接维演化时间固定,因此间接维采样信号强度没有表观衰减。本研究提出的迭代软阈值方法 (Iterative Soft Thresholding,IST)虽然因为调节参数困难而在一般场合中应用受限,但恒时演化类(Constant time,CT)NMR实验的间接维信号缺没有表观衰减,这为IST处理参数设置提供了简化条件。本研究通过数据模拟和实验数据,证明了IST是抑制CT-NMR实验中采样截断伪峰的有效方法,并与其它相关方法进行了对比。