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公开(公告)号：CN103490783A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310455727.4
申请日：2013-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 一种将模拟信号转换为数字信息的方法，属于信号处理领域。本发明为了解决现有的信号采样方法存在的采样率高，采样数据量大，采样结果冗余度大等一些问题。该方法包括如下步骤：配置并保存系统参数；发出开始命令，被测信号模块产生包含多个频点的被测模拟信号；被测信号经过功分器后被分为多路被测信号；触发模块产生矩形脉冲触发信号；产生多路各不相同的伪随机序列；信号调理模块对输入的被测信号和伪随机序列进行随机调制，然后将随机调制后的信号输入到采样模块；采样模块捕捉触发信号的下降沿，对步骤五所述的伪随机序列和步骤六所述的随机调制后的信号进行均匀采样；获取信号中的频谱信息。本发明方法用于实现模拟信号到信息的转换。
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公开(公告)号：CN104104394A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410264715.8
申请日：2014-06-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M13/15
Abstract: 基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法及系统，涉及信号处理领域。它是为了更准确地获取随机解调系统的感知矩阵，从而增大信号恢复时的信噪比，提高现有的信号压缩感知效果。给系统输入MLS序列和1V直流作为激励信号，同时对系统输出信号和输入的MLS序列进行同步采样，然后将系统输出信号对应的采样值向量和MLS序列对应的采样值向量进行互相关，得到它们的互相关函数，再计算MLS序列的自相关函数在零时刻的值K，用互相关函数除以K得到系统的脉冲响应，再利用此脉冲响应和另一路MLS序列获得观测矩阵，将观测矩阵和傅里叶逆变换矩阵相乘获得需要的感知矩阵。本发明适用于模拟信号采集、通信、雷达探测等过程中的信号感知。
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公开(公告)号：CN103344849A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310213899.0
申请日：2013-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 一种获取随机解调硬件系统的感知矩阵的方法，涉及一种获取随机解调硬件系统的感知矩阵的方法，属于信号处理领域中信号采集和恢复，解决现有获取随机解调硬件系统的感知矩阵的方法比较复杂，且由于所用的参数较多，造成与实际系统有偏差问题。包括步骤：设置正、余弦扫频信号发生器的信号输出端与随机解调硬件系统的余弦信号输入端相连，伪随机序列发生器与随机解调硬件系统的伪随机序列信号输入端相连，并设定伪随机序列信号的初始值，并保持不变；触发信号、扫频信号发生器、伪随机序列发生器和均匀采样模块均完成一次动作，并进入下一次动作，将采样数据组合成感知矩阵，的实部与虚部，最终获得感知矩阵。本发明可广泛应用于获取随机解调硬件系统的感知矩阵。
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公开(公告)号：CN104052494B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410323500.9
申请日：2014-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 面向频域稀疏信号的信号重构方法，涉及一种频域稀疏信号重构方法，属于信号处理技术领域。本发明为了解决现有的方法计算量大、耗费时间长，所需数据存储空间大、功耗大，实时性不高、效率不高的问题。提出了面向频域稀疏信号的信号重构方法，该方法利用离散傅里叶变换矩阵的对称性和矩阵运算的一些特性，对压缩感知模型中计算感知矩阵的方式进行了改进，设计出一种新的感知矩阵计算方法，然后引入FFT变换，从而实现了计算量的减小和速度的提升。本发明可应用于信号处理领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103490783B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310455727.4
申请日：2013-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 一种将模拟信号转换为数字信息的方法，属于信号处理领域。本发明为了解决现有的信号采样方法存在的采样率高，采样数据量大，采样结果冗余度大等一些问题。该方法包括如下步骤：配置并保存系统参数；发出开始命令，被测信号模块产生包含多个频点的被测模拟信号；被测信号经过功分器后被分为多路被测信号；触发模块产生矩形脉冲触发信号；产生多路各不相同的伪随机序列；信号调理模块对输入的被测信号和伪随机序列进行随机调制，然后将随机调制后的信号输入到采样模块；采样模块捕捉触发信号的下降沿，对步骤五所述的伪随机序列和步骤六所述的随机调制后的信号进行均匀采样；获取信号中的频谱信息。本发明方法用于实现模拟信号到信息的转换。
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公开(公告)号：CN103344849B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310213899.0
申请日：2013-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 一种获取随机解调硬件系统的感知矩阵的方法，涉及一种获取随机解调硬件系统的感知矩阵的方法，属于信号处理领域中信号采集和恢复，解决现有获取随机解调硬件系统的感知矩阵的方法比较复杂，且由于所用的参数较多，造成与实际系统有偏差问题。包括步骤：设置正、余弦扫频信号发生器的信号输出端与随机解调硬件系统的余弦信号输入端相连，伪随机序列发生器与随机解调硬件系统的伪随机序列信号输入端相连，并设定伪随机序列信号的初始值，并保持不变；触发信号、扫频信号发生器、伪随机序列发生器和均匀采样模块均完成一次动作，并进入下一次动作，将采样数据组合成感知矩阵，的实部与虚部，最终获得感知矩阵。本发明可广泛应用于获取随机解调硬件系统的感知矩阵。
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公开(公告)号：CN104052494A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410323500.9
申请日：2014-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 面向频域稀疏信号的信号重构方法，涉及一种频域稀疏信号重构方法，属于信号处理技术领域。本发明为了解决现有的方法计算量大、耗费时间长，所需数据存储空间大、功耗大，实时性不高、效率不高的问题。提出了面向频域稀疏信号的信号重构方法，该方法利用离散傅里叶变换矩阵的对称性和矩阵运算的一些特性，对压缩感知模型中计算感知矩阵的方式进行了改进，设计出一种新的感知矩阵计算方法，然后引入FFT变换，从而实现了计算量的减小和速度的提升。本发明可应用于信号处理领域。
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公开(公告)号：CN103178853B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310092206.7
申请日：2013-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 基于压缩感知的稀疏信号欠采样方法，涉及一种稀疏信号欠采样方法。它是为了在保证信号恢复效果的情况下降低频域稀疏信号采样率。本发明采用FPGA产生触发信号和m序列，m序列调理后与被测稀疏信号混频，并经过低通滤波器滤波。数据采样模块检测到触发信号后对滤波后信号进行采样，存储采样数据。在信号重构时，需要先求得系统的传递函数，以及和采样数据对应的m序列，然后应用OMP信号重构算法恢复出原信号。本发明适用于频域稀疏模拟信号的欠采样。
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公开(公告)号：CN103178853A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310092206.7
申请日：2013-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 基于压缩感知的稀疏信号欠采样方法及实现装置，涉及一种稀疏信号欠采样方法及实现装置。它是为了在保证信号恢复效果的情况下降低频域稀疏信号采样率。本发明采用FPGA产生触发信号和m序列，m序列调理后与被测稀疏信号混频，并经过低通滤波器滤波。数据采样模块检测到触发信号后对滤波后信号进行采样，存储采样数据。在信号重构时，需要先求得系统的传递函数，以及和采样数据对应的m序列，然后应用OMP信号重构算法恢复出原信号。本发明适用于频域稀疏模拟信号的欠采样。
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