基于壓縮感知理論的氣敏信號(hào)壓縮采樣系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代信息革命的急劇進(jìn)展，人們也需要多樣化的信息，考驗(yàn)著信息獲取的能力，而傳統(tǒng)信號(hào)抽樣方式以Nyquist定律為理論基礎(chǔ)，這就給信號(hào)處理與軟硬件實(shí)施帶來(lái)了巨大的壓力和挑戰(zhàn)，而Nyquist定律僅僅是不失真重構(gòu)原信號(hào)的充分條件，而不是信號(hào)重構(gòu)的必要條件。近年來(lái)，一種全新的信息采集理論——壓縮感知(CompressiveSensing，CS)的提出，打破了Nyquist定律對(duì)信號(hào)采樣二倍最小頻率的方式的限制，能夠有效地解決人們目前所面臨的

2、困難。
　　針對(duì)氣敏模擬信號(hào)，本文通過(guò)開(kāi)發(fā)信號(hào)自身的稀疏特性和統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)特征，提出了一種基于壓縮感知的壓縮采樣方法，對(duì)后端重構(gòu)算法進(jìn)行了研究，提出一種改進(jìn)型的重構(gòu)算法能更好的重構(gòu)具有稀疏特性的原始模擬信號(hào)。最后對(duì)該壓縮采樣方法的硬件可實(shí)現(xiàn)的模擬結(jié)構(gòu)進(jìn)行了探索。本文的主要研究工作如下:
　　1、壓縮感知理論的研究。針對(duì)壓縮感知理論稀疏表示、觀測(cè)矩陣和重構(gòu)算法三個(gè)方面，重點(diǎn)分析了信號(hào)稀疏表示時(shí)稀疏基失配問(wèn)題，以及對(duì)信號(hào)重構(gòu)算法的影

3、響，在此基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)型重構(gòu)算法，與傳統(tǒng)的Nyquist采樣的恢復(fù)算法不同，該算法力用改進(jìn)型正交匹配追蹤(OMP)算法，先在頻域重構(gòu)出稀疏表示系數(shù)，然后再反變換恢復(fù)出原始信號(hào)。該方法避開(kāi)了稀疏表示時(shí)稀疏基匹配失配的問(wèn)題，能夠在一定程度上提高信號(hào)的重構(gòu)精度。針對(duì)觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)問(wèn)題，本文給出了設(shè)計(jì)原則和約束條件，并討論了能夠物理實(shí)現(xiàn)的觀測(cè)矩陣的形式。
　　2、基于壓縮感知理論的信號(hào)抽樣方法的研究。本文研究了壓縮傳感采樣方法的實(shí)現(xiàn)方

4、式，先分析了基于壓縮傳感的模信息轉(zhuǎn)變器的框架構(gòu)和對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，基于此，分析了改進(jìn)模式的并行模信息轉(zhuǎn)換器和分段抽樣模型，給出兩種模型的壓縮感知矩陣、測(cè)量矩陣，在理論上完成分析。綜合考慮硬件可實(shí)現(xiàn)性和信號(hào)的頻帶系數(shù)特性，應(yīng)用隨即采樣的思想，本文提出了基于Hadamard序列的硬件可實(shí)現(xiàn)模型。在頻域?qū)υ撃Ｐ瓦M(jìn)行了分析，對(duì)隨即序列能減小Hadamard觀察矩陣和稀基矩陣二者的關(guān)聯(lián)性給出理論依據(jù)，并推導(dǎo)出壓縮感知矩陣的數(shù)學(xué)表示。
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