一种模拟信号采样与重构的方法技术

一种适用于模拟信号采样与重构的方法，待采样连续模拟信号

A method of analog signal sampling and reconfiguration

A method for sampling and reconfiguration of analog signals, a continuous analog signal to be sampled

【技术实现步骤摘要】
一种模拟信号采样与重构的方法
本专利技术涉及信号采样
，特别涉及一种适用于模拟信号采样与重构的时域方法。
技术介绍
在这个数字时代，把一个模拟信号先转换成数字信号再进行处理或存储等工作几乎成了一个标准过程。在这一转换过程中信号采样是基本的一个步骤。到目前为止用来确定采样率的基本理论是经典的针对带限信号的香农采样理论(例如文献[1],[2])。该理论的核心内容可以描述如下：对任意一个带宽为W的信号x(t)，如果采样率fs至少为2W，那么x(t)就可以由其采样点和sinc函数完美地重构出来。在进行采样器设计时香农理论可以看成一个基于频域的工具，因为其分析基础是基于信号的频谱。在过去几十年中沿着这一思路的跟进工作有许多(例如文献[1],[3]–[6])。针对某些类特殊信号的采样方法也被提出(例如文献[7]–[10])。香农理论虽然在理论上简洁漂亮，在实际设计采样器的过程中却可能带来不便或困难。首先，所有需要处理的实际模拟信号在时间上都是有限的，那么这些信号就必然是非带限信号[11]。所以任何频谱的截断就必然带来采样后的信号频谱混叠现象，从而产生误差。实际上，通常以下四种误差都需要考虑：频谱混叠误差，幅度误差，截断误差，以及时间抖动误差，如文献[12],[13]。这些误差分析也被用在小波分析上，如文献[14]。傅立叶分析中涉及到的著名的Gibbs现象可能产生较大的瞬时误差，如文献[15]。随着高速DSP的应用越来越广，人们经常希望在保证时域逐点(pointwise)重构误差的前提下采样尽量少的数据点。香农理论在这方面没有提供什么支持。虽然有方法被提出来用于在保证重构误差的前提下尽量减少采样点的个数(例如文献[16])，目前还是缺乏适用于工程应用的简单有效的方法。在一些应用场合，我们并不能提前得到信号的频谱信息，也就不能直接应用香农理论了。并且，重构模拟信号的电路常常使用常数或线性插值，如文献[17]，但是在香农理论中用于插值的sinc函数在实际中是不能完全得到的。虽然香农理论中用到的能量稳定性在推导中方便使用，但是在工程实践中逐点(pointwise)的稳定性是更常期望的，尤其在研究信号瞬态特征的时候，如文献[3]。
技术实现思路
本专利技术提出一种适用于模拟信号采样与重构的方法，是一个纯粹基于时域的方法，用以在保证逐点最大重构误差的前提下进行有效的均匀采样。本专利技术所采用的技术方案为：一种适用于模拟信号采样与重构的方法，待采样连续模拟信号x(t)经过若干次模拟一阶微分电路后，对输出信号通过模拟电路求得其幅值的最大值，用以计算采样周期T，并以该采样周期T对延时后的待采样连续模拟信号x(t)以及该延时后的待采样连续模拟信号x(t)的各阶导数进行采样，在重构时，利用各个采样值组成一个多项式来近似待采样连续模拟信号x(t)。进一步的:所述采样周期T的计算方法(称为ATPA)：式中：ε为最大允许重构误差，单位与待采样连续模拟信号x(t)的单位一致；m为重构多项式的最高阶数加1，m！是m的阶乘；ηm为待采样连续模拟信号x(t)的m阶导数幅值的最大值。利用所述采样周期T进行采样，信号重构方法：其中x'(t)，...，x(m-1)(t)依次为x(t)的一阶至m-1阶导数。另外，所述采样周期T的另一种计算方法(称为ATPB)：利用该采样周期T进行采样，信号重构方法：xr(t)＝(1-β(t))y1(t)+β(t)y2(t)，其中在任意区间[nT,(n+1)T]上，利用泰勒级数在nT和(n+1)T两点进行展开，定义其中β(t)是满足β(nT)＝0，β((n+1)T)＝1的任意连续信号。与传统的香农采样理论相比，本专利技术的有益效果：1、易于分析与实现。本文提出的方法允许采样器的设计完全在时域进行。如果信号最大的变化率(x'(t)，x”(t)等)已知，可以很容易地计算出有效的采样周期。如果不知，如图3所示，可以由电路自动获得。但是在香农采样理论中，信号带宽无法很容易地通过电路估计得到。2、保证每一个点的重构误差精度。在经典的香农采样理论中，这个通常在实践中所需要的功能几乎是缺失的。但是在本文所提出的方法中，可以设计保证时域每个点的最大重构误差。如具体实施部分论述所示，本专利技术重构误差范围很严谨。但是在香农采样理论中时域重构误差范围很难被估计，而且可能随着信号的变化而变化较大。3、适用于非带限信号。所有的物理信号都是时间有限的，因此它们必然是非带限信号。所以在香农采样理论的实际应用中总是涉及到近似，而且也很难去分析每个点的时域重构误差。相比之下，本专利技术所提出的方法能够很容易地处理非带限信号，并且重构误差可控。4、未知特征的采样信号，在经典的香农采样理论中，在采样之前我们需要知道信号的带宽。但本专利技术提出的方法的实现结构不需要采样信号的任何信息，因为相关参数都可以在采样电路中得到。附图说明图1中a、b、c、d依次为本专利技术采用的四种待采样连续模拟信号x(t)示意图；图2中a、b、c、d依次为四种待采样连续模拟信号x(t)经过香农采样定律进行采样后的重构误差仿真结果示意图；图3为本专利技术的电路原理图，其中延时Td与计算T的时间相当；图4中a、b、c、d依次为本专利技术实施例1的四种待采样连续模拟信号x(t)经过采样后的重构误差仿真结果示意图；图5中a、b、c、d依次为本专利技术实施例2的四种待采样连续模拟信号x(t)经过采样后的重构误差仿真结果示意图；图6中a、b、c、d依次为本专利技术实施例3的四种待采样连续模拟信号x(t)经过采样后的重构误差仿真结果示意图；图7中a、b、c、d依次为本专利技术实施例4的四种待采样连续模拟信号x(t)经过采样后的重构误差仿真结果示意图；图8中a、b、c、d依次为本专利技术实施例5的四种待采样连续模拟信号x(t)经过采样后的重构误差仿真结果示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术及其效果进一步说明。我们先简单回顾香农采样理论。给定一个带宽为W的待采样连续模拟信号x(t)，先定义一个采样冲击序列信号其中采样周期T在下面确定，从而保证完美重构。s(t)的频谱可以写成其中采样率fs＝1/T。然后得到的采样序列就是xs(t)的频谱然后就可以写成其中*是卷积运算。公式(4)告诉我们为了得到完美重构，我们需要以下两个条件：1)fs≥2W(5)2)将xs(t)通过一个理想低通滤波器Th(t)其中并且W＜fc＜fs-W(7)满足以上两个条件将使得重构信号xr(t)与x(t)具有相同的频谱。那么我们就得到在L2范数下xr(t)＝x(t)。滤波器的时域冲击响应h(t)是h(t)＝2fcsinc(2fct)(8)所以，利用公式(3)和(8)，xr(t)的解析表达式就是公式(9)是利用x(t)的采样点进行重构的公式。我们将以上的香农采样与重构方法称为算法AF。在图1中我们列出四个测试信号，并且将算法AF的重构效果列在图2中。图1中的四个信号全部定义在[0,1]区间上，并且依次为如下形式：x3(t)＝sin(πnct2)(12)x4(t)＝[1+cos(2πnat)]cos(2πnft)(13)其中各参数选为nc＝40，na＝2，nf＝20。为了有效地采样(采集尽可能少的数据点)，我们希望在保证期望的精度的前提下使用尽可能大的采样周期T。第一个困难就是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种模拟信号采样与重构的方法，其特征在于：待采样连续模拟信号x(t)经过若干次模拟一阶微分电路后，对输出信号通过模拟电路求得其幅值的最大值，用以计算采样周期T，并以该采样周期T对延时后的待采样连续模拟信号x(t)以及该延时后的待采样连续模拟信号x(t)的各阶导数进行采样，在重构时，利用各个采样值组成一个多项式来近似待采样连续模拟信号x(t)。

【技术特征摘要】
1.一种模拟信号采样与重构的方法，其特征在于：待采样连续模拟信号x(t)经过若干次模拟一阶微分电路后，对输出信号通过模拟电路求得其幅值的最大值，用以计算采样周期T，并以该采样周期T对延时后的待采样连续模拟信号x(t)以及该延时后的待采样连续模拟信号x(t)的各阶导数进行采样，在重构时，利用各个采样值组成一个多项式来近似待采样连续模拟信号x(t)。2.根据权利要求1所述的一种适用于模拟信号采样与重构的方法，其特征在于：所述采样周期T的计算方法：式中：ε为最大允许重构误差，单位与待采样连续模拟信号x(t)的单位一致；m为重构多项式的最高阶数加1，m！是m的阶乘；ηm为待采样连续模拟信号x(t)的m阶导数幅值的最大值。3.根据权利要求2所述的一种适用于模拟信号采样与重构的方法，其特征在于：利用所述采样周期T进行采样，信号重构方法：

【专利技术属性】
技术研发人员：万毅，王小燕，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62