非均匀采样信号的滑动滤波方法

针对实际采样过程中出现的采样非均匀性，提出了基于连续傅里叶变换的非均匀采样信号频谱分析方法和非均匀采样信号的滑动滤波方法。将非均匀采样信号描述为不均匀采样时刻冲激函数代数和的形式，利用连续傅里叶变换得到非均匀采样信号的频谱特性，根据不同采样间隔，得到非均匀采样信号的滑动滤波方法。通过MATLAB仿真软件验证了这种非均匀采样信号分析与处理方法的正确性，将这一研究成果应用到机械抖动激光陀螺输出信号处理中，与常规的平均滤波方法相比，激光陀螺的零偏误差减少了10.1%。 非均匀采样信号的处理是数字信号处理领域中的一个重要课题，尤其在传感器数据采集系统中，如激光陀螺和多路A/D转换电路，由于各种因素导致的采样时间不一致，使得传统的均匀采样理论无法直接应用。针对这一问题，文章提出了一种基于连续傅里叶变换的非均匀采样信号频谱分析方法和滑动滤波技术。 文章通过将非均匀采样信号表示为不均匀采样时刻冲激函数的代数和，运用连续傅里叶变换揭示其频谱特性。这种方法能够准确反映非均匀采样序列的频域信息，为后续的滤波处理提供理论基础。接着，根据不同的采样间隔，设计了非均匀采样信号的滑动滤波器。滑动滤波器通常表现为一个低通滤波效果，能够有效抑制高频噪声，平滑信号，提升信号质量。 在具体实现中，非均匀采样信号经过周期延拓，通过与冲激串序列的卷积，将其转化为具有离散谱的信号，便于在计算机上进行处理。然后，文章引入了非均匀采样信号的滑动滤波方法，类似于等间隔时间采样的滑动平均滤波，通过对窗口内的数据进行算术平均，实现信号的平滑。窗口宽度的选择直接影响滤波效果，更宽的窗口能提供更好的噪声抑制，但可能会损失部分高频信号细节。 为了验证该方法的有效性，文章使用MATLAB进行了仿真分析。对比常规的平均滤波法，非均匀采样信号的滑动滤波方法在处理含有噪声的信号时，能显著降低误差均值和方差，提高信噪比。这一优势在激光陀螺输出信号处理中得到了体现，通过应用滑动滤波，激光陀螺的零偏误差减少了10.1%，从而提高了激光陀螺的测量精度和捷联惯导系统的整体性能。 文章详细阐述了非均匀采样信号的处理策略，包括频谱分析和滑动滤波方法，这些方法在实际工程应用中，如激光陀螺信号处理，显示出了明显的优越性。通过理论推导、仿真验证以及实际应用案例，证明了非均匀采样信号处理方法对于提高数据质量和系统性能的重要性。