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主题

  • 28 篇 模拟信息转换
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  • 3 篇 随机解调
  • 2 篇 重构算法
  • 2 篇 振荡波试验系统
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  • 2 篇 压缩采样
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机构

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  • 1 篇 北京交通大学
  • 1 篇 中国科学院大学
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  • 1 篇 陆军工程大学

作者

  • 2 篇 陈胜垚
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语言

  • 28 篇 中文
检索条件"主题词=模拟信息转换"
28 条 记 录,以下是11-20 订阅
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压缩采样雷达信号的快速重构方法研究
压缩采样雷达信号的快速重构方法研究
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作者: 张素玲 南京理工大学
学位级别:博士
压缩采样或压缩感知理论是根据信号的稀疏特性,以远低于奈奎斯特率的采样速率表征信号的理论。模拟信息转换(模信转换),以压缩采样理论为基础,有效地实现了稀疏模拟信号的亚奈奎斯特率采样,并在宽带信号采样中获得广泛而深入的研究。在... 详细信息
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基于平移不变空间的分数阶域稀疏信号压缩采样方法研究
基于平移不变空间的分数阶域稀疏信号压缩采样方法研究
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作者: 赵浩然 哈尔滨工业大学
学位级别:博士
分数阶域稀疏信号为分数阶傅里叶变换下频谱占有有限宽度的信号,这类信号广泛出现于以线性调频作为调制信号的雷达波信号,其在分数阶域的表现为相对较少的几个窄频带,不同的窄带信号分布在较宽的分数阶域内。针对这类信号的采样,分数阶... 详细信息
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基于线性正则变换的函数空间中模拟信号压缩感知
基于线性正则变换的函数空间中模拟信号压缩感知
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作者: 宋维斌 哈尔滨工业大学
学位级别:硕士
经典傅里叶变换是一种基本的信号与系统分析工具,在平稳信号与时不变系统分析中占据着重要的作用。然而,对于非平稳信号和时变系统,傅里叶分析通常只能得到近似的结果,并不一定是最优的。为此,在傅里叶分析基础上涌现出一系列新型的信... 详细信息
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基于随机解调的电网超谐波压缩感知测量方法
基于随机解调的电网超谐波压缩感知测量方法
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作者: 计志勇 湖南大学
学位级别:硕士
超谐波是由于IGBT等电力电子器件大量应用而产生的2-150k Hz频率范围内的新型电能质量扰动。随着高频化的电力电子器件广泛应用以及分布式能源的大规模并网,超谐波所引发的电能质量问题日益凸显,其危害日盛。实现超谐波的快速准确检测... 详细信息
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基于压缩感知的智能配电网采集系统研究
基于压缩感知的智能配电网采集系统研究
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作者: 王楚然 北京交通大学
学位级别:硕士
近年来,对压缩感知理论(Compressed sensing,CS)的研究日益增多,其研究热点主要聚焦于图像重构、雷达成像、数据通讯、电力系统等方面。本文着眼于配电网中信号采集数据量冗余,且需要大量的数据存储空间等问题,在总结国内外对压缩感知... 详细信息
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基于压缩感知的电子侦察技术研究
基于压缩感知的电子侦察技术研究
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作者: 王茂森 西安电子科技大学
学位级别:硕士
宽带数字接收机在电子侦察中扮演着十分重要的角色,为满足现代电子战环境下的全概率侦收,要求侦察接收机具有较大的瞬时带宽和较高的精度,传统的奈奎斯特理论框架下的高速采样设备已经很难满足要求。压缩感知理论指出,如果信号具备稀疏... 详细信息
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基于压缩采样的UHF相关跳频检测技术研究
基于压缩采样的UHF相关跳频检测技术研究
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作者: 卢聪敏 杭州电子科技大学
学位级别:硕士
随着空间中的电子对抗愈演愈烈,传统的定频通信技术已无法满足现代军事通信的要求。跳频通信系统因其优秀的抗干扰能力和多址组网能力,在各种民用和军用通信领域中得到了广泛的应用,并在应用过程中得到了长足的发展,产生了一些新型的跳... 详细信息
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面向压缩感知的稀疏信号重构算法研究
面向压缩感知的稀疏信号重构算法研究
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作者: 曹离然 哈尔滨工业大学
学位级别:硕士
压缩感知(Compressed Sensing, CS)是近年来信号处理领域最热门的研究方向之一,由于其特殊的采样方式可以突破传统奈奎斯特(Nyquist)定理的限制,因此在雷达成像、无线传感器网络、射频通信、医学图像处理、图像设备采集等方面有非常广... 详细信息
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基于AIC的压缩感知雷达信号处理应用研究
基于AIC的压缩感知雷达信号处理应用研究
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作者: 刘金璐 大连海事大学
学位级别:硕士
在现代通信领域中,宽带信号得到了越来越普遍的应用。就雷达系统而言,无论军事上还是民用上,都需要较高的距离分辨率,而距离分辨率又直接决定于信号带宽,这便使得雷达系统发射信号带宽越来越宽;而在接收端处理过程中,由于奈奎斯特采样... 详细信息
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随机解调系统的盲校准方法研究
随机解调系统的盲校准方法研究
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作者: 曹前 哈尔滨工业大学
学位级别:硕士
随着毫米波、亚毫米波等新体制雷达的研制及应用,雷达面临的信号环境日趋复杂,雷达信号的带宽也飞速增大。由于奈奎斯特采样定理的限制,超宽带雷达信号的采样对现有的模数转换器来说是一个巨大的挑战。随机解调是一种基于压缩感知理论... 详细信息
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