Zak变换和平移不变子空间中的抽样定理

研究了平移不变子空间中的抽样定理,首先通过Zak变换刻画了抽样空间的一些性质,然后证明了在一个平移不变的抽样空间中,由其中任一个函数的整平移所张成的子空间也是抽样空间,即在平移不变子空间中,抽样性质具有遗传性.最后给出了函数满足抽样定理的一些必要条件.

基于MISO滤波器的重构r重平移不变子空间采样研究

本文根据信号在r重平移不变子空间中的逼近表达式,建立起了r重平移不变子空间上的采样与重构模型;利用FIR滤波器、插值器将重构模型转化为离散的多输入单输出(MISO)滤波器,以保证重构模型在数字系统中可实现。最后,以正弦调频信号为例,从信号时频分布的角度验证了MISO滤波器可实现r重平移不变子空间采样的重构。

最小二乘法重构r重平移不变子空间采样的研究

该文根据r重平移不变子空间采样模型,提出了一种基于最小二乘法的r重平移不变子空间采样重构方法,并且获得了重构滤波器的频域表达式;同时利用Hilbert空间投影理论分析了重构误差;最后,以调幅信号为例,验证了最小二乘法重构r重平移不变子空间采样的可行性。

基于稀疏贝叶斯学习的联合平移不变子空间压缩采样

针对一类特殊的有效核函数(active kernel)未知的联合平移不变子空间(Union of Shift-Invariant Subspaces,USI)信号,构建了一种压缩采样模型,将信号的重构过程看作一个线性回归问题,利用稀疏贝叶斯学习(sparsebayesian learning,SBL)算法求得该回归模型中的权值参数的最优估计,根据权值参数向量集的支撑集实现信号的稀疏重构。理论分析表明,对于由M个核函数(kernel)以T为周期平移生成的平移不变空间(Shift-InvariantSpaces,SI),若M个核函数中至多有K(1≤K≤M/2)个且未知哪K个有效时,本文构建的压缩采样模型最低采样率能够达到2K/T,这也是利用稀疏度K所能达到的理论上的最低采样率。仿真结果表明,构建的压缩采样模型能够有效降低这类信号的采样率。

主平移不变子空间的平移整采样

给出主平移不变子空间的一个平移整采样定理,其采样公式不仅在L^2(R)收敛意义下成立,而且在适当的1周期集上一致收敛的意义下成立.此采样定理包含了经典的Shannon采样公式,Walter在1992年的采样定理以及由紧支函数生成的主平移不变子空间的采样.最后给出了大量例子说明定理应用的广泛性.

有决定集和平移不变子空间中抽样定理

研究了抽样间隔为a(0≤a<1)的平移不变子空间中的抽样定理.首先,给出了平移不变子空间的决定集的一个刻画,然后,通过平移不变子空间的决定集,给出了函数属于一个抽样空间的充要条件.

Sobolev空间W_2~m(R^d)中平移不变子空间的逼近问题

本文主要给出w2m（Rd）中的闭平移不变子空间提供(m，k）阶同时逼近阶的充要条件．

高维平移不变子空间中抽样定理

本文研究了高维平移不变子空间中的抽样定理.首先通过Zak变换刻画了抽样空间的一些性质,然后证明了在一个平移不变的抽样空间中,由其中任一个函数的整平移所张成的子空间也是抽样空间.最后我们给出了函数满足抽样定理的一些必要条件.

联合平移不变子空间的压缩采样及应用

针对有效核函数(active kernel function)未知的联合平移不变子空间(Union of Shift-InvariantSubspaces,USI),提出了一种压缩采样模型,基于稀疏重构理论,该采样模型能够有效降低信号的采样率。首先建立一个多脉冲雷达回波信号模型,在信号的延时-多普勒平面上对延时轴离散化,将回波信号表示为USI信号;然后在根据构建的压缩采样模型降低信号采样率的同时,利用稀疏贝叶斯学习和ESPRIT算法由信号样本值估计出雷达回波信号的延时、多普勒频移和反射系数等参数;最后仿真验证了研究结论的有效性。

平移不变子空间决定集的一个刻画

从几个定义、定理和引理出发引出了平移不变子空间决定集的定义,并从充分性和必要性两方面证明了平移不变子空间决定集的一个刻画。

平移不变子空间及箱样条的对偶基

本文用Fourier分析方法构造了多元箱样条序列的对偶基,并证明了对偶基在某种意义下是唯一的。还讨论了平移不变子空间的一系列性质,它在对偶基的构造过程中起了重要作用。

二维平移不变子空间中的广义抽样定理

抽样定理在数字信号处理和图像处理中具有重要的作用,古典Shannon抽样定理因其局限性而限制了它的应用.本文研究了二维平移不变子空间中以任意点作为抽样点的规则抽样定理.首先,抽样空间的一些特征被给出;接着,平移不变子空间的决定集的一个刻画被得到.然后,通过平移不变子空间的决定集,函数属于一个抽样空间的充要条件被证明.

平移不变空间的逼近(英文)

获得了Sobolev函数类及各向异性Besov类由平移不变子空间的逼近的逼近阶．

混合Lebesgue空间中平移不变信号的随机采样稳定性

采样和重构是采样理论中2个重要的问题。在采样集满足稳定性的情况下,信号可以从离散采样集中稳定地重构。为了达到信号重构的目的,对混合Lebesgue空间中平移不变信号的随机采样稳定性进行研究,重点研究能量集中子集上信号的采样稳定性。在生成元满足紧支性和平移稳定性的条件下,定义能量集中子集的标准化子集;研究能量集中子集上信号的无穷范数与(p,q)范数的关系,并借助这一关系估计限制到方体上的标准化子集的覆盖数;根据均匀分布在方体上的随机样本点定义新的随机变量序列并研究其相关性质;借助覆盖数的相关引理、随机变量的相关性质及Bernstein不等式,建立能量集中信号的采样不等式。研究结果表明,当采样点足够多时,能量集中信号的采样稳定性以高概率成立。

基于框架的L^2(R)子空间的抽样定理

讨论了L(2R)平移不变子空间中基于框架的非整点抽样定理,得到了抽样函数在频域中的表示形式以及非整点抽样定理在L(2R)平移不变子空间中成立的充要条件.

基于Parseval框架的多小波子空间抽样定理

研究了基于Parseval框架的多小波子空间中的抽样定理.通过满足一定条件,给出抽样定理在多小波子空间中成立的等价条件.所得结果不仅推广了单小波子空间的抽样定理,而且抽样公式在L2(R)收敛意义下成立.

多元Cardinal样条逼近

讨论了多元Cardinal样条和平移不变子空间对Besov空间的逼近和刻画.

多尺度分析生成的多重正交小波的性质

首先讨论了多尺度分析中子空间V0的性质,在此基础上得到多尺度分析生成的多重正交小波的几个等价条件,使得H.O.K im的定理2.6成为其的一种特殊情形.

The Properties of Finitely Generated Shift-invariant Subspace in L_(2π)~2

In this paper, some properties of shift invariant subspace in Periodic wavelets theory are discussed.

平均采样定理

采样定理是信号分析中的基本工具之一,广泛应用于数字信号处理、无线通信等很多领域.近年来,经典的Shannon采样定理被从频谱有限函数空间推广到更一般的平移不变子空间,采样方法也从逐点取值推广到平均采样和多通道采样等.本文简要回顾采样定理的发展过程,重点介绍一些最新研究进展,包括平均采样、多通道采样和随机过程采样等,以及混淆误差和截断误差等重构误差估计.