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压缩感知(CS)理论指出,如果信号在某个变换域内是稀疏的或可压缩的,那么就可以用与变换基不相干的低维线性观测矩阵实现信号的压缩测量。压缩感知充分利用信号固有的稀疏性或可压缩性,以远低于奈奎斯特频率,直接对信号中的重要信息进行采样,此时,采样速率不再决定于信号的带宽,而是决定于信号的结构和内容中所包含的信息,或者说是信号的信息速率。这种新型的信息获取方式带来了信号处理技术的革新,在各类模拟和数字系统中得到了广泛的应用。在无线通信系统的应用主要包括认知无线电、稀疏信道估计、无线传感器网络、阵列信号处理等方面。 相似文献
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文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。 相似文献
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