导读:本文包含了信号重构论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:重构,稀疏,可编程,算法,门阵列,信号,形态学。
信号重构论文文献综述
孙喆,江微娜[1]（2019）在《基于小波分解重构方法提取煤层反射槽波信号》一文中研究指出槽波地震勘探具有探测距离大、抗电干扰能力强的特点。但是由于槽波本身的频散特性,以及井下复杂的激发接收条件,多种类型的纵波和横波及噪声迭加在一起,原始槽波信号难以识别。常规的处理方法是根据理论频散曲线设计频率域窄带滤波的方式提取槽波埃里震相。为了提高反射槽波成像的信噪比,通过对原始信号进行小波分解进行多尺度分析,重构提取有效槽波信号的方法进行处理。实际应用结果表明,小波分解重构方法提高了反射槽波成像的信噪比。(本文来源于《煤炭技术》期刊2019年12期）
漆昌云[2]（2019）在《基于压缩感知的信号重构与DOA估计》一文中研究指出波达方向估计技术通过对回波信息的处理能够确定信源的方位等相关信息。现阶段的波达方向估计主要通过阵列的空间谱估计来实现,传统的空间谱算法需要借助大量快拍数据才能获得相对较高的分辨率。在压缩感知理论的基础上,从波达方向估计信号的空间特性出发,引入了一种协方差向量稀疏表示的波达方向估计算法。仿真结果表明,所提算法与传统算法相比波达方向估计的分辨率有所提高,在采样数据相对较少的情况下也能精确恢复原信号。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年11期）
康春玉,李文哲,夏志军,李军,李昆鹏[3]（2019）在《盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计》一文中研究指出针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。(本文来源于《声学学报》期刊2019年06期）
李家强,董石明,陈金立,朱艳萍,陈焱博[4]（2019）在《基于压缩感知的伪随机等效采样信号重构》一文中研究指出伪随机等效采样利用采样周期数与采样点数间的互质关系使各采样点均匀复现于同一周期,从而达到较高的等效采样速率。然而为了精确重构出原始信号,需大量采样数据,因此导致采样时间过长,实时性能差。针对上述问题,提出了一种基于压缩感知理论的伪随机等效采样信号重构方法,通过构造伪随机等效采样观测矩阵并选择离散傅里叶变换基建立稀疏重构模型,然后利用压缩感知中的正交匹配追踪算法求解该模型,从而重构出原始信号。仿真实验表明,所提方法在采样点个数40时,重构成功率达99. 73%。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年10期）
王鹏飞,张杭[5]（2019）在《欠定条件下基于主成分的亚采样信号重构》一文中研究指出传统的信息采集还原方式的资源消耗高,对信息数据的利用效率和处理效率较低,难以适应瞬息万变的战场信息感知环境,而且复杂的电磁对抗环境会造成测量通道维度的动态变化,进一步加剧了信息采集还原的难度。在大规模多输入多输出无线通信系统场景下,利用信息数据在变换域空间中的稀疏特性,提出了一种基于压缩感知理论的亚采样重构方案。该方案利用主成分基变换的方式实现信息数据的稀疏化,采用子空间追踪的方式实现信号的亚采样还原,对测量通道维度的动态变化具有较强的鲁棒性。同时,采用分块思想避免了高阶矩阵参与处理过程中的迭代运算,使得算法具有更好的求解精度和效率,实现了欠定条件下信息数据的高效重构。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
张素玲,陈胜垚,席峰,刘中[6]（2019）在《亚奈奎斯特采样雷达的运动目标回波信号的快速重构》一文中研究指出亚奈奎斯特采样雷达是利用回波信号的稀疏性,基于模信转换系统发展起来的欠采样雷达系统.本文研究亚奈奎斯特采样雷达的运动目标回波信号的快速重构问题.与单脉冲回波重构不同,运动目标在脉冲积累时间内可能产生跨距离单元现象,使得回波信号表示系数呈现稀疏时变性.本文采用概率分布模型描述稀疏位置的变化,首先将多脉冲回波信号重构转化为加权稀疏重构问题;然后根据分段滑动重构思想,提出一种基于正交投影的加权稀疏分段滑动重构方法来实现快速重构.该方法利用前一个脉冲稀疏位置估计信息,构造分段产生干扰的正交补空间,将子段压缩测量投影到构造的正交补空间,有效地抑制了相邻段引入的干扰.数值仿真验证了方法的有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2019年10期）
崔维嘉,张鹏,巴斌[7]（2019）在《基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法》一文中研究指出针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年10期）
李凯,冯展鹏,欧毅超,周明锋,彭君洁[8]（2019）在《JNK/c-Jun信号通路通过调控细胞骨架重构参与大鼠垂体柄损毁后精氨酸加压素神经元修复》一文中研究指出目的探究大鼠垂体柄损毁后精氨酸加压素(AVP)神经元通过双皮质素(DCX)促进神经元骨架修复的机制。方法取32只SD大鼠,随机分为实验组(损毁后1 d组,n=4;损毁进神经元骨架恢后3 d组,n=7;损毁后7 d组,n=7;损毁后14 d组,n=7)和对照组(假手术组,n=7),经颅顶损毁垂体柄,记录尿量、饮水量和尿比重,通过免疫荧光染色比较各组视上核(SON)AVP神经元中Ⅲ型β微管蛋白(Tuj1)、DCX和caspase3表达情况,并通过蛋白质印迹法探讨其调控机制。结果垂体柄损毁后,饮水量、尿量和尿比重出现了典型的叁相性尿崩症(损毁后1～2 d为第一相,术后3～5 d为第二相,6 d以后为第叁相)。免疫荧光的结果提示了AVP神经元损伤后修复现象,主要表现为DCX表达在损毁后不同程度的升高。AVP神经元中DCX阳性率分别为:假手术组,(37.93±1.83)%;损毁后1 d,(44.67±1.79)%;损毁后3 d,(48.09±2.96)%;损毁后7 d,(71.34±2.18)%;损毁后14 d,(61.08±2.15)%,(P<0.01)。同时,神经元骨架蛋白Tuj1也呈现出相同时间规律,即垂体柄损毁后7 d最高[假手术组,(42.82±2.02)%;损毁后7 d,(60.70±1.28)%,P<0.01]。另一方面,神经元凋亡现象与骨架修复呈现相反的时间规律,主要表现为caspase3+DCX+双阳性细胞占DCX阳性细胞的比例逐渐下降:损毁后3 d,(66.03±3.58)%,损毁后7 d,(43.42±4.45)%,损毁后14 d,(35.11±1.73)%。通过蛋白质印迹技术,进一步研究发现,神经元损伤相关通路(JNK/c-Jun)在损毁后不同时间点出现上调,表现为:p-JNK仅在损毁后3 d时表达上调(P<0.05),c-Jun,p-c-Jun表达于损毁后3 d时表达上调(P<0.05),并于损毁后7 d时达到高峰(P<0.01),这分别与神经元凋亡与修复的时间规律相符合。结论垂体柄损毁后,JNK/c-Jun信号通路激活,一方面诱发早期AVP神经元凋亡,另一方面可能通过诱导DCX表达,促进Tuj1合成从而修复细胞骨架,保护神经元免受凋亡以及促进神经内分泌功能重建。(本文来源于《南方医科大学学报》期刊2019年09期）
杨鑫,郭英[9]（2019）在《基于二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计》一文中研究指出为了解决现有参数估计方法中时频聚集性不强,低信噪比下估计精度不高问题,提出了一种基于二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计方法。根据跳频信号的时频稀疏性进行稀疏重构,获取信号的时频分布矩阵;通过分析时频分布矩阵的特点,对信号进行二次迭代稀疏重构,获取二次时频分布矩阵。为了提高在低信噪比下算法性能,采用二值形态学滤波对时频图进行处理,进而实现信号的良好参数估计。仿真结果表明:该算法能够有效地提高参数估计精度,在低信噪比下有良好的估计效果。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年10期）
范欢欢,伍小保,孙维佳[10]（2019）在《可重构非线性调频信号的设计与实现》一文中研究指出与线性调频信号相比,非线性调频信号的频谱更接近理想的窗函数。其由匹配滤波器经过脉冲压缩处理后,无需进行加权处理就可以得到很高主副瓣比的脉冲压缩信号,同时不会降低系统的信噪比,因此能满足对输出信号信噪比要求很高的雷达系统的需求。文章首先介绍了非线性调频信号的设计思想;其次在Matlab软件平台针对不同窗函数实现的非线性调频信号进行仿真;最后在FPGA中采用泰勒窗函数设计实现了非线性调频信号,并在硬件上进行测试和验证。结果表明,采用泰勒窗函数实现的非线性调频信号的脉冲压缩后主副瓣比达到42dB。(本文来源于《信息通信》期刊2019年09期）
信号重构论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
波达方向估计技术通过对回波信息的处理能够确定信源的方位等相关信息。现阶段的波达方向估计主要通过阵列的空间谱估计来实现,传统的空间谱算法需要借助大量快拍数据才能获得相对较高的分辨率。在压缩感知理论的基础上,从波达方向估计信号的空间特性出发,引入了一种协方差向量稀疏表示的波达方向估计算法。仿真结果表明,所提算法与传统算法相比波达方向估计的分辨率有所提高,在采样数据相对较少的情况下也能精确恢复原信号。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信号重构论文参考文献
[1].孙喆,江微娜.基于小波分解重构方法提取煤层反射槽波信号[J].煤炭技术.2019
[2].漆昌云.基于压缩感知的信号重构与DOA估计[J].物联网技术.2019
[3].康春玉,李文哲,夏志军,李军,李昆鹏.盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计[J].声学学报.2019
[4].李家强,董石明,陈金立,朱艳萍,陈焱博.基于压缩感知的伪随机等效采样信号重构[J].电讯技术.2019
[5].王鹏飞,张杭.欠定条件下基于主成分的亚采样信号重构[J].计算机科学.2019
[6].张素玲,陈胜垚,席峰,刘中.亚奈奎斯特采样雷达的运动目标回波信号的快速重构[J].电子学报.2019
[7].崔维嘉,张鹏,巴斌.基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法[J].电子与信息学报.2019
[8].李凯,冯展鹏,欧毅超,周明锋,彭君洁.JNK/c-Jun信号通路通过调控细胞骨架重构参与大鼠垂体柄损毁后精氨酸加压素神经元修复[J].南方医科大学学报.2019
[9].杨鑫,郭英.基于二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计[J].传感器与微系统.2019
[10].范欢欢,伍小保,孙维佳.可重构非线性调频信号的设计与实现[J].信息通信.2019
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