28335 EPWM ADC采样 28335 EPWM ADC采样

针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)融合,最高频子带利用最大绝对值规则融合,其他高频子带选用自适应高斯区域方差融合;最后将融合后的稀疏分量和低秩分量叠加得到融合图像。实验结果表明,本文算法相比其他算法能够更好地提高融合图像的对比度和清晰度,保留了丰富的细节纹理信息,客观评价指标也总体优于现有算法,有效提升了红外与可见光图像的融合效果。

目前的通信频点越来越高， 而相对应的模数转换器以及数字信号处理等硬 件处理技术远远没有达到高频通信接收技术的要求。 这一定程度上限制了高频 通信的发展， 因为按照传统 Nyquist 采样的话， 通信接收机的成本将是巨大的。 压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术有效地打破了传统 Nyquist 采样的限制， 而调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的出现则真正在模拟 域欠采样实现了重大突破。

方位多通道SAR 非均匀采样信号重构 带通滤波器采样 Krieger重构滤波器

通过Matlab，实现一个带通信号的采样过程。

用mh采样方法实现采样，选取高斯分布作为基函数的采样

基于stm32的高效boost电路程序 开发环境是keil5

采用边际分布采样法（Marginal distribution sampling

阶跃响应采样数据，文章数据可换成（阀位i，温度i），采用MATLAB手把手教授利用实验数据求传递函数。注意：一定是连续时间内采样数据，采样周期<=1s即可。

非均匀采样有很多种，一般来说只要采样间隔不是恒定的，就可以认为是非均匀采样，但是对于大多数非均匀采样其并不具有特别的性能。本案例研究的非均匀采样特指两种情况：随机采样和伪随机采样。随机采样中每个采样点的选择是完全随机的，是理想化的非均匀采样；伪随机采样中每个采样点的选择是经过挑选的伪随机数。非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能，从而可以突破奈奎斯特频率的限制，实现以比较低的采样频率检测到很高频率的信号。 　　采样时刻的选择无疑是非常重要的，它决定了采样后得到的信号的性质。时钟抖动的均匀采样在工程实践中是普遍存在的，并且是不可避免的，例如AD时钟频率存在一定偏差。有抖动的均匀采