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基本信息

項(xiàng)目名稱(chēng):
子頻帶的優(yōu)化劃分與帶限信號(hào)的重構(gòu)自適應(yīng)算法
小類(lèi):
數(shù)理
簡(jiǎn)介:
本文通過(guò)把子頻帶的優(yōu)化定義在多階采樣的重建中,不僅簡(jiǎn)化了重構(gòu)濾波器而且減小重建所必須的采樣率。對(duì)于周期非均勻信號(hào)采樣,該方法能夠在保證采樣階數(shù)最低的條件下, 使子頻帶的個(gè)數(shù)最少,從而有利于更好地構(gòu)造內(nèi)插函數(shù),并使其重構(gòu)效果更好。然而由于這種優(yōu)化不太適應(yīng)均勻采樣信號(hào)的重構(gòu),因而本文提出了一種改進(jìn)的重構(gòu)算法,彌補(bǔ)這一不足。結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)就解決了不同采樣情況下重構(gòu)函數(shù)的構(gòu)造問(wèn)題。
詳細(xì)介紹:
本文通過(guò)提出一種優(yōu)化的子頻帶劃分方法,保證采樣階數(shù)可取得最低的條件下, 使子頻帶的個(gè)數(shù)最少, 從而不僅能保證采樣率最低, 且盡可能地簡(jiǎn)化了內(nèi)插濾波器的結(jié)構(gòu), 從而簡(jiǎn)化信號(hào)的重構(gòu)。不過(guò)它只適應(yīng)周期非均勻采樣的劃分,也就是說(shuō)只能簡(jiǎn)化非均勻采樣信號(hào)的重構(gòu);然而對(duì)均勻采樣并沒(méi)有顯著的效果,為了彌補(bǔ)這一缺陷,本文就均勻采樣的特性提出了一種改進(jìn)的重構(gòu)算法,使得均勻采樣的重構(gòu)函數(shù)衰減性更好并且簡(jiǎn)化了其中的計(jì)算。結(jié)合這種就能有效地解決采樣信號(hào)中的各種問(wèn)題。

作品圖片

  • 子頻帶的優(yōu)化劃分與帶限信號(hào)的重構(gòu)自適應(yīng)算法
  • 子頻帶的優(yōu)化劃分與帶限信號(hào)的重構(gòu)自適應(yīng)算法
  • 子頻帶的優(yōu)化劃分與帶限信號(hào)的重構(gòu)自適應(yīng)算法

作品專(zhuān)業(yè)信息

撰寫(xiě)目的和基本思路

目的:對(duì)帶限信號(hào)的不同情況的采樣,通過(guò)構(gòu)造一個(gè)與之適應(yīng)的重構(gòu)算法,使得采樣階數(shù)及算法精度更優(yōu)?;舅悸罚和ㄟ^(guò)尋找一種子頻帶優(yōu)化劃分,在保證采樣階數(shù)最低的條件下, 使子頻帶的個(gè)數(shù)最少,從而方便重構(gòu)函數(shù)的構(gòu)造。而對(duì)于均勻采樣,本文在shannon定理,daubechies重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,給出了一個(gè)具有高精度重構(gòu)函數(shù), 并由此得到了帶限信號(hào)抽樣問(wèn)題的一個(gè)改進(jìn)重構(gòu)算法。

科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處

本文通過(guò)提出一種優(yōu)化的子頻帶劃分方法,保證采樣階數(shù)可取得最低的條件下, 使子頻帶的個(gè)數(shù)最少, 從而簡(jiǎn)化信號(hào)的重構(gòu)。不過(guò)它只適應(yīng)周期非均勻采樣的劃分,也就是說(shuō)只能簡(jiǎn)化非均勻采樣信號(hào)的重構(gòu);然而對(duì)均勻采樣并沒(méi)有顯著的效果,為了彌補(bǔ)這一缺陷,本文就均勻采樣的特性提出了一種改進(jìn)的重構(gòu)算法,使得均勻采樣的重構(gòu)函數(shù)衰減性更好并且簡(jiǎn)化了其中的計(jì)算。結(jié)合這種就能有效地解決采樣信號(hào)中的各種問(wèn)題。

應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義

本文通過(guò)把子頻帶的優(yōu)化定義在多階采樣的重建中,簡(jiǎn)化了重構(gòu)濾波器和減小重建所必須的采樣率。然而,由于這種優(yōu)化不太適應(yīng)均勻采樣信號(hào)的重構(gòu),因而本文提出了一種改進(jìn)的重構(gòu)算法,同樣具有很好的效果。從而解決了不同采樣情況下重構(gòu)函數(shù)的構(gòu)造問(wèn)題。因此在信息處理中具有一定相當(dāng)高的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值; 特別在數(shù)字信號(hào)的重構(gòu)具有一定的應(yīng)用前景。能為聲音信號(hào),圖像處理及醫(yī)學(xué)成像,數(shù)字通信等方面提供有用的參考

學(xué)術(shù)論文摘要

對(duì)于周期非均勻采樣, 由于每個(gè)均勻采樣流的采樣率通常都是小于Nyquist率的, 因此, 采樣信號(hào)頻譜中會(huì)生頻率混疊。這表明在采樣信號(hào)的重建頻帶內(nèi)將會(huì)有多于1的譜分量。因?yàn)椴皇撬械呐c重建頻帶相交的譜分量都會(huì)覆蓋整個(gè)重建頻帶, 所以有必要將重建頻帶分成若干個(gè)子頻帶進(jìn)行分析, 構(gòu)造內(nèi)插函數(shù), 這樣有利減小重建所必需的最小采樣率。本文通過(guò)一種優(yōu)化的子頻帶劃分方法在重建頻帶上定義子頻帶, 能在保證重建所需的采樣率最低的情況下使子頻帶的個(gè)數(shù)最少, 這對(duì)于簡(jiǎn)化重構(gòu)算法有重要的意義。而對(duì)于均勻采樣,本文在shannon定理,daubechies重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,給出了一個(gè)具有高精度重構(gòu)函數(shù), 并由此得到了帶限信號(hào)抽樣問(wèn)題的一個(gè)改進(jìn)重構(gòu)算法.

獲獎(jiǎng)情況

2009年在湖南理工學(xué)院挑戰(zhàn)杯一等獎(jiǎng)

鑒定結(jié)果

情況屬實(shí)

參考文獻(xiàn)

[1]C.E.Shannon,Amathematicaltheoryof communication[J], Bell System Tech.J.,1948, 27,379-423. [2]I. Daubechies,Ten Lectures on wavelet[M], SIAM Philadelphia, 1992. [3] 程乾生, 數(shù)字信號(hào)處理簡(jiǎn)明教程[M], 高等教育出版社,2007. [4] 潘文杰, 傅里葉分析及其應(yīng)用[M], 北京大學(xué)出版社, 2000. [5}H.Nyquist,"certain topics in telerrpolation of band-limitedfunctions"J.ppl.Phys.,vol.24,no12.pp.1423_1436. [6] S.H. Li and W. Lin, Remarks on the Voronoi method in Paley–Wiener space, J. Math. Anal.Appl. 318 (2006), pp. 1–14. [7] W.J.Walker,The separation of zeros for entire functions of exponential type, J. Math. Anal.Appl. 122 (1987), pp. 257–259. [8] S.Y. Yang, The local property of several operators on sampling, Appl. Anal. 83 (2004),pp. 905–913

同類(lèi)課題研究水平概述

數(shù)字化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化是當(dāng)代信息技術(shù)發(fā)展的大趨勢(shì),而數(shù)字化是智能化和網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)。實(shí)際生活中遇到的信號(hào)多種多樣,例如聲音信號(hào)、圖像信號(hào),地震信號(hào)等,這些信號(hào)都是模擬信號(hào)。把模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)就是信號(hào)的抽樣問(wèn)題,將經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)字信號(hào)再恢復(fù)成模擬信號(hào)就是信號(hào)的重構(gòu)問(wèn)題。其中帶限信號(hào)的抽樣和重構(gòu)問(wèn)題是數(shù)字信號(hào)處理研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一,它在聲音信號(hào),圖像處理及醫(yī)學(xué)成像等方面有著廣泛的應(yīng)用。關(guān)于帶限信號(hào)的均勻抽樣和重構(gòu)問(wèn)題,1948年C.E.Shannon在文[1]得到了帶限信號(hào)中均勻抽樣與重構(gòu)問(wèn)題一個(gè)重要結(jié)論。 而在實(shí)際數(shù)字信號(hào)處理中,由于計(jì)算機(jī)只能處理有限的數(shù)值,故(2)式求和往往只能是有限求和,即:。由于(2)式中的重構(gòu)函數(shù)衰減性不夠,即使當(dāng)和都取得非常大時(shí),重構(gòu)信號(hào)與原信號(hào)有時(shí)也會(huì)有很大的誤差。上世紀(jì)八十年代末,I. Daubechies提到一種改進(jìn)上述重構(gòu)函數(shù)的方法。 而在實(shí)際應(yīng)用中由于抽樣的誤差、數(shù)據(jù)的丟失等原因,所以我們常遇到的是非均勻抽樣問(wèn)題,這時(shí)的抽樣信號(hào)重構(gòu)起來(lái)顯得更加困難。目前在國(guó)內(nèi)外有許多科研者從事這一方面的研究,國(guó)外如A.Aldroubi,J.J.Benedetto,H.G.Feichtinger,K.Gr?chenig等,國(guó)內(nèi)如孫文昌,楊壽淵,冼軍等。而對(duì)于子頻帶的研究是近些年才開(kāi)始的,雖然有不少學(xué)者致力與這方面的研究,但大多都還沒(méi)用于具體算法的構(gòu)造上或不是精確并有效的劃分方法。
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