数字信号处理的相干采样和非相干采样(1)
来源:互联网 发布:程序员是干什么的 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 09:32
采样是数字信号处理中的重要概念,它包含两方面内容,简单的说就是抽取和截断!抽取就是时域连续的模拟信号按照采样频率进行等间隔提取,所谓截断就是对时域无限长的模拟信号只取一段时间进行处理。经过抽取和截断后,我们就将模拟信号变成数字信号(这里暂不考虑量化)。而相干采样就是采样时截断所取的时间为所要处理信号周期的整数倍,非相干采样就是采样时截断所取的时间为所要处理信号周期的非整数倍。当然对于非周期信号,就不会有相干采样和非相干采样的概念了。
对于信号处理来说,非相干采样经过FFT后存在频谱泄露,显然这对信号检测是不利,相干采样不存在这样的问题!下面就是普通的正弦信号相干采样和非相干采样的处理结果
可以看出相干采样时,频率维上信号能量都处在信号频点上,不处在频谱泄露,而非相干采样则处在明显的频谱泄露。下面就其原因稍微分析下,信号在时域上的截断就是将一个有限长的窗函数与无限长的模拟信号相乘,在频率上将表现为信号的频谱与窗函数的频率相卷积,对于正弦信号来说,其频谱就是正负频点的冲击函数,卷积的结果就是窗函数频谱的左右平移信号频点的长度。对于相干采样来说,信号频率的位置就是Sa函数(矩形窗的频谱)的零点,而非相干采样就是非零点。所以在信号处理,相干采样时最好的选择,但不幸的是,实际我们需要处理的信号大部分是非周期,同时由于各种因素的限制,大部分我们都是在做非相干采样,需要面临的问题就是如何减少频率泄露,最常用的方法就是加更加牛逼的窗函数了!!!!!!!!!!
- 数字信号处理的相干采样和非相干采样(1)
- 相干时间和相干带宽的物理意义
- 相干解调与非相干解调
- 光的相干条件
- 功率谱和功率谱密度的区别,相干时间与相干带宽 (
- 图像处理学习笔记1 下采样和上采样
- Python的并发处理:(一)并行运行多个互不相干的子进程
- InSAR-DInSAR 技术细节(六)相干与相干斑
- 非相干解禅--物本多面
- 相干带宽
- 相干斑
- 相干带宽与相干时间
- 相干时间与相干带宽
- 数字信号处理中:采样率、采样最小记录时间的一点直观认识
- 降采样和上采样(图像)
- 采样
- 采样
- PI/4 dqpsk 非相干解调原理与matlab实现
- 黑马程序员_JAVA多线程(一)
- Android--Day01
- Android中界面实现全屏显示的两种方式
- 黑马程序员——栈与堆的区别
- Python代码性能优化技巧
- 数字信号处理的相干采样和非相干采样(1)
- 条款37:绝不重新定义继承而来的缺省参数
- Axis开发WebService(二)
- 借我一生
- Android-Day02
- jQuery 入门
- jQuery.extend扩展函数的用法
- Android_03
- UVa 10034 - Freckles (最小生成树模板题)