基于窄带信号抽样的信号高效传输

奈奎斯特抽样定理是对频率宽度有限长的模拟信号进行数字化处理的重要定理之一,而对于这类频宽有限信号中的特殊信号,即窄带信号而言,依据奈奎斯特抽样定理对信号进行抽样时会出现一些新问题。在指出窄带信号存在原因的基础上,以抽样信号的频谱不混叠为根本对窄带信号进行抽样,并使其与按照奈奎斯特定理抽样后的信号进行比较分析。借助通信原理相关知识予以在信道传输中进行分析,得出信号经窄带信号抽样定理处理后的优势所在。

基于LabVIEW的数字信号处理虚拟实验的构建

运用LabVIEW开发环境设计出一套用于数字信号处理教学的虚拟演示实验系统,介绍了其中的奈奎斯特抽样定理和圆周卷积与线性卷积关系的虚拟演示实验。该实验可以动态地演示信号参数的改变对实验现象的影响。基于LabVIEW的数字信号处理虚拟实验应用于课程教学中,既丰富了教学方法和手段,又提高了教学质量,开拓了一个全新的教学平台。

基于级数分层滑动窗口的大数据流滞后相关性挖掘方法

针对大数据流序列挖掘过程中,不能快速发现序列滞后相关性的问题,提出一种基于级数分层滑动窗口的大数据流序列滞后相关性挖掘方法。该方法首先对序列按级数递增进行分层,在每层上计算滑动窗口的覆盖能力g;之后再对每层的滑动窗口计算序列的参数值;最后根据各层滑动窗口的参数值,计算序列的滞后相关系数,以此来确定序列的滞后相关性。在序列滞后相关性的求解过程中,通过奈奎斯特抽样定理证明了需要计算大数据流n个序列的log2(n)个点,就能高精度地确定序列的滞后相关性。这大大减少了计算时间,并且序列越多,计算误差越小,效率越高。实验结果表明,该方法可以大幅度地减少运算时间,在保证精度的情况下提高运算效率,尤其对大数据流序列,效果良好,应用前景广阔。