一种基于压缩感知的无冗余通道时间交织ADC随机化方法.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
"一种基于压缩感知的无冗余通道时间交织ADC随机化方法" 本文提出了一种基于压缩感知的无冗余通道时间交织ADC随机化方法,该方法结合了压缩感知理论和时间交织ADC技术,提出了一种新的通道随机化方法。该方法不需要使用额外的冗余通道,就可以在采样过程中随机选择子通道,从而提高时间交织ADC的无杂散动态范围(Spurious-free Dynamic Range, SFDR)。 压缩感知理论认为,当信号具有稀疏性并且使用合适的采样方法对信号进行随机采样或欠奈奎斯特采样时仍然可以保证信号被近似无失真的还原。时间交织ADC通过使用多个通道顺次采样,并行工作,并将各通道量化结果按序组合,成倍地提高了整体的转换速率。 本文提出的方法首先对信号进行压缩感知采样,然后对采样结果进行随机化处理,最后使用MATLAB建模仿真了该方法的有效性。 压缩感知理论的基本理论是,通过将信号投射到一个低维度空间中,实现对信号的压缩,减少冗余信号的采集。压缩感知采样的数学模型可以用式(1)表示: y=Φx 式中,测量矩阵Φ为M×N的矩阵,采样所得测量值Y∈RM,为M行列向量。矩阵Φ表示一维投影操作,把RNRN映射到RMRM中,一般来说K<M≪N,即矩阵Φ的列数远远多于行数。 压缩感知理论要求原始信号的稀疏性,使得对应欠定方程组可以通过最小化1范数的方求得准确的唯一解,完成原始信号的准确重建。对于在时域不稀疏的信号,可以发掘其在变换域下的稀疏性,将其分解为拟变换矩阵和变换域下稀疏量的乘积。 本文提出的方法可以应用于雷达、无线通信等领域,对提高时间交织ADC的无杂散动态范围(Spurious-free Dynamic Range, SFDR)具有重要的意义。 本文提出的基于压缩感知的无冗余通道时间交织ADC随机化方法可以提高时间交织ADC的无杂散动态范围(Spurious-free Dynamic Range, SFDR),具有较高的应用价值。
- 粉丝: 3968
- 资源: 1万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助