作者：刘洪江电平交叉信号重构采样
摘要：传统采样是在预先确定好采样时间的情况下记录信号的电平,这样采样得到的电平通常是均匀的,另外还有一种隐式采样模型,原理是记录事先确定好的电平交叉点的时序,这种情况下信号决定了采样的次数而不是电平。在信号存在一个尺度因子的前提下,Logan理论是零交叉点信号还原的充分条件。不过时序测量存在一定的噪声,故信号的重构不具鲁棒性。为此本文引入附加假设,即信号存在一些稀疏基,因而可以把重构问题当成对诱导稀疏性成本函数的最小化来处理,并提供一个求解算法。尽管存在非凸的问题,实验表明在典型案例中算法是收敛的,并且求出正确解的概率很高。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
