信号过采样模型与统计信号处理文献综述
2020-04-10 16:07:14
文 献 综 述
信号过采样模型与统计信号处理
信号分离是信号处理领域的关键问题,几乎所有观测得到的信号都是某种合成的信号,这里既包括几种源信号的合成,也包括信号中含有噪声的情形。而在统计信号处理时,我们往往需要针对单个源信号,比如在利用地波雷达进行海况分析时,一阶谱峰和二阶谱分别对应于流场、风场和浪场的不同参数,在含有飞机或舰船时,分离由目标和海浪产生的回波意义更大。不仅如此,借助于信号分离,在气象雷达中我们可以将气象信号与地杂波信号分离;在弱信号检测时,可以通过对具有不同特征的信号分离,进而检测强度较弱的信号。
一、过采样及自相关
在一般情况下,雷达采样大多是过采样的。所谓过采样是指使用远大于满足统计精度所要求的独立样本数的采样频率对输入信号进行采样。现在的传感器采样速度都很快,实现过采样相对容易。
对于气象回波,假设在时刻回波样本为
其中我们假设在距离范围中含有M个基本回波单元,因为回波输入还没有经过接受机的滤波器。而在时刻的回波
其中。简单的演示图如下:
dVm:
过采样示意图
剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付
您可能感兴趣的文章
- UI 和 UE 设计技术及其在 HTML5 网站开发中的地位的研究外文翻译资料
- .NET MVC框架在开发农业资源清单系统中的适应性外文翻译资料
- 使用Java平台针对数据库桥接层的Spring框架可靠性调查外文翻译资料
- 基于MVC架构的数据库和Web应用程序外文翻译资料
- 利用微服务SpringBoot 设计和开发公众投诉系统的后端应用。外文翻译资料
- 基于SSM框架的校园自行车租赁管理系统统计外文翻译资料
- 基于Android的校园交友社交应用的设计与开发外文翻译资料
- 基于Android的在线社交系统服务端的设计与实现外文翻译资料
- 基于Spring-boot微服务框架的学生成绩分析系统的设计与实现外文翻译资料
- 用于生成计算材料科学文献中使用的方法和参数的数据库的自动化工具外文翻译资料