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基于MWC的亚奈奎斯特采样理论和应用技术研究

摘要第13-15页
Abstract第15-16页
第一章 绪论第18-34页
    1.1 课题背景和研究意义第18-20页
    1.2 亚奈奎斯特采样技术研究现状第20-32页
        1.2.1 典型的亚奈奎斯特采样技术研究现状第20-27页
        1.2.2 MWC亚奈奎斯特采样技术研究现状第27-32页
    1.3 本文的主要工作和内容安排第32-34页
第二章 MWC亚奈奎斯特采样原理第34-47页
    2.1 引言第34页
    2.2 信号模型及问题描述第34-35页
    2.3 MWC亚奈奎斯特采样第35-42页
        2.3.1 MWC系统组成第35-36页
        2.3.2 采样原理第36-41页
        2.3.3 虚拟通道扩展第41-42页
    2.4 信号重构第42-46页
        2.4.1 支撑集估计第42-44页
        2.4.2 信号恢复第44页
        2.4.3 ExRIP分析第44-46页
    2.5 本章小结第46-47页
第三章 单通道MWC的功率谱感知与重构技术研究第47-66页
    3.1 引言第47页
    3.2 信号模型和问题描述第47-48页
    3.3 单通道MWC亚奈奎斯特采样第48-52页
        3.3.1 单通道MWC亚奈奎斯特采样结构第49页
        3.3.2 采样原理分析第49-52页
    3.4 功率谱感知和重构第52-55页
        3.4.1 功率谱感知第52-55页
        3.4.2 功率谱重构第55页
    3.5 实验及结果分析第55-65页
        3.5.1 功率谱感知实验第56-58页
        3.5.2 功率谱重构实验第58-62页
        3.5.3 复杂度比较实验第62-64页
        3.5.4 实验结论第64-65页
    3.6 本章小结第65-66页
第四章 宽带信号选择性亚奈奎斯特采样技术研究第66-87页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 问题描述第67页
    4.3 基于正交投影的宽带频谱选择性亚奈奎斯特采样第67-73页
        4.3.1 频域分析第68-69页
        4.3.2 选择矩阵设计第69-71页
        4.3.3 选择性采样方案设计第71-73页
    4.4 基于周期波形设计的宽带信号选择性亚奈奎斯特采样第73-78页
        4.4.1 周期波形分析及设计第73-76页
        4.4.2 选择性采样方案设计第76-78页
    4.5 实验及结果分析第78-86页
        4.5.1 性能评价准则第79页
        4.5.2 频带个数实验第79-82页
        4.5.3 MWC通道数实验第82-83页
        4.5.4 处理时间实验第83-86页
    4.6 本章小结第86-87页
第五章 宽带频谱中的突发信号采样和重构技术研究第87-105页
    5.1 引言第87页
    5.2 信号模型及问题描述第87-89页
    5.3 基于稀疏度自适应算法的突发信号感知与重构第89-95页
        5.3.1 模型转换第89-90页
        5.3.2 基于稀疏度自适应的波形重构算法第90-92页
        5.3.3 突发信号检测第92-94页
        5.3.4 信号恢复第94-95页
    5.4 实验及结果分析第95-104页
    5.5 本章小结第104-105页
第六章 宽带频谱快速感知技术研究第105-119页
    6.1 引言第105页
    6.2 信号模型及问题描述第105-106页
    6.3 基于改进MUSIC的宽带频谱快速感知方法第106-113页
        6.3.1 MUSIC算法在MMV问题中的应用第106-108页
        6.3.2 改进的MUSIC算法第108-111页
        6.3.3 算法步骤第111页
        6.3.4 计算量分析第111-113页
    6.4 实验及结果分析第113-118页
        6.4.1 性能评价准则第113-114页
        6.4.2 通道数对算法的影响第114-115页
        6.4.3 样本点数对算法的影响第115页
        6.4.4 信噪比对算法的影响第115-116页
        6.4.5 算法计算量比较第116-117页
        6.4.6 实验结论第117-118页
    6.5 本章小结第118-119页
第七章 结论与展望第119-121页
致谢第121-123页
参考文献第123-136页
作者在学期间取得的学术成果第136-138页
作者在学期间参与的科研项目第138页

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