基于随机解调的压缩采样技术是一种可以突破香农采样定理进行稀疏信号捕获的新颖方法。 在基于随机解调的采样系统中的主要挑战是随机序列的产生。 在本文中，我们介绍了一种生成高速随机序列的方法，该序列可以满足压缩采样的不连贯性。 所提出的技术采用了现场可编程门阵列（FPGA）。 首先，将随机序列并行存储在FPGA的存储器中，并使用低速时钟逐字节读取随机序列。 其次，低速字节序列由电路转换为高速位序列。 该提出的方法可以动态地对随机序列进行编程，而无需对电路系统进行任何更改。 实验结果表明，该方法产生的随机序列对信号的检测是可行的，所构建的系统可以压缩采样并重建稀疏信号。

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压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适应阈值的方法选取前向步长,然后对候选支撑集进行正则化处理以保证其可靠性,接着用自适应阈值与变步长双向控制的方法选取后向步长以减少重建时间。AFBP能够自适应后向删除估计支撑集中部分错误索引以提高信号准确重建概率。在稀疏信号非零值服从常见分布条件下,用AFBP、FBP等算法进行重建的结果表明,AFBP的准确重建概率、重建精度与FBP相当,重建时间明显少于FBP,能够更高效地重建稀疏度未知信号。

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