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基本信息

項目名稱:
子頻帶的優(yōu)化劃分與帶限信號的重構(gòu)自適應算法
小類:
數(shù)理
簡介:
本文通過把子頻帶的優(yōu)化定義在多階采樣的重建中,不僅簡化了重構(gòu)濾波器而且減小重建所必須的采樣率。對于周期非均勻信號采樣,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)化不太適應均勻采樣信號的重構(gòu),因而本文提出了一種改進的重構(gòu)算法,彌補這一不足。結(jié)合兩者的優(yōu)勢就解決了不同采樣情況下重構(gòu)函數(shù)的構(gòu)造問題。
詳細介紹:
本文通過提出一種優(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, 使子頻帶的個數(shù)最少, 從而不僅能保證采樣率最低, 且盡可能地簡化了內(nèi)插濾波器的結(jié)構(gòu), 從而簡化信號的重構(gòu)。不過它只適應周期非均勻采樣的劃分,也就是說只能簡化非均勻采樣信號的重構(gòu);然而對均勻采樣并沒有顯著的效果,為了彌補這一缺陷,本文就均勻采樣的特性提出了一種改進的重構(gòu)算法,使得均勻采樣的重構(gòu)函數(shù)衰減性更好并且簡化了其中的計算。結(jié)合這種就能有效地解決采樣信號中的各種問題。

作品圖片

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

作品專業(yè)信息

撰寫目的和基本思路

目的:對帶限信號的不同情況的采樣,通過構(gòu)造一個與之適應的重構(gòu)算法,使得采樣階數(shù)及算法精度更優(yōu)。基本思路:通過尋找一種子頻帶優(yōu)化劃分,在保證采樣階數(shù)最低的條件下, 使子頻帶的個數(shù)最少,從而方便重構(gòu)函數(shù)的構(gòu)造。而對于均勻采樣,本文在shannon定理,daubechies重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,給出了一個具有高精度重構(gòu)函數(shù), 并由此得到了帶限信號抽樣問題的一個改進重構(gòu)算法。

科學性、先進性及獨特之處

本文通過提出一種優(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, 使子頻帶的個數(shù)最少, 從而簡化信號的重構(gòu)。不過它只適應周期非均勻采樣的劃分,也就是說只能簡化非均勻采樣信號的重構(gòu);然而對均勻采樣并沒有顯著的效果,為了彌補這一缺陷,本文就均勻采樣的特性提出了一種改進的重構(gòu)算法,使得均勻采樣的重構(gòu)函數(shù)衰減性更好并且簡化了其中的計算。結(jié)合這種就能有效地解決采樣信號中的各種問題。

應用價值和現(xiàn)實意義

本文通過把子頻帶的優(yōu)化定義在多階采樣的重建中,簡化了重構(gòu)濾波器和減小重建所必須的采樣率。然而,由于這種優(yōu)化不太適應均勻采樣信號的重構(gòu),因而本文提出了一種改進的重構(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)造問題。因此在信息處理中具有一定相當高的理論價值和應用價值; 特別在數(shù)字信號的重構(gòu)具有一定的應用前景。能為聲音信號,圖像處理及醫(yī)學成像,數(shù)字通信等方面提供有用的參考

學術(shù)論文摘要

對于周期非均勻采樣, 由于每個均勻采樣流的采樣率通常都是小于Nyquist率的, 因此, 采樣信號頻譜中會生頻率混疊。這表明在采樣信號的重建頻帶內(nèi)將會有多于1的譜分量。因為不是所有的與重建頻帶相交的譜分量都會覆蓋整個重建頻帶, 所以有必要將重建頻帶分成若干個子頻帶進行分析, 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數(shù)最少, 這對于簡化重構(gòu)算法有重要的意義。而對于均勻采樣,本文在shannon定理,daubechies重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,給出了一個具有高精度重構(gòu)函數(shù), 并由此得到了帶限信號抽樣問題的一個改進重構(gòu)算法.

獲獎情況

2009年在湖南理工學院挑戰(zhàn)杯一等獎

鑒定結(jié)果

情況屬實

參考文獻

[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)字信號處理簡明教程[M], 高等教育出版社,2007. [4] 潘文杰, 傅里葉分析及其應用[M], 北京大學出版社, 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

同類課題研究水平概述

數(shù)字化、智能化和網(wǎng)絡化是當代信息技術(shù)發(fā)展的大趨勢,而數(shù)字化是智能化和網(wǎng)絡化的基礎(chǔ)。實際生活中遇到的信號多種多樣,例如聲音信號、圖像信號,地震信號等,這些信號都是模擬信號。把模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號就是信號的抽樣問題,將經(jīng)過處理后的數(shù)字信號再恢復成模擬信號就是信號的重構(gòu)問題。其中帶限信號的抽樣和重構(gòu)問題是數(shù)字信號處理研究的熱點問題之一,它在聲音信號,圖像處理及醫(yī)學成像等方面有著廣泛的應用。關(guān)于帶限信號的均勻抽樣和重構(gòu)問題,1948年C.E.Shannon在文[1]得到了帶限信號中均勻抽樣與重構(gòu)問題一個重要結(jié)論。 而在實際數(shù)字信號處理中,由于計算機只能處理有限的數(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,即使當和都取得非常大時,重構(gòu)信號與原信號有時也會有很大的誤差。上世紀八十年代末,I. Daubechies提到一種改進上述重構(gòu)函數(shù)的方法。 而在實際應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題,這時的抽樣信號重構(gòu)起來顯得更加困難。目前在國內(nèi)外有許多科研者從事這一方面的研究,國外如A.Aldroubi,J.J.Benedetto,H.G.Feichtinger,K.Gr?chenig等,國內(nèi)如孫文昌,楊壽淵,冼軍等。而對于子頻帶的研究是近些年才開始的,雖然有不少學者致力與這方面的研究,但大多都還沒用于具體算法的構(gòu)造上或不是精確并有效的劃分方法。
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