奈奎斯特采样定理与压缩感知
姓名：Su Yankai学校编号：14020150008 [阅读使所装饰的牲畜]：随着数字信号处理技术的发展，其缺陷和应用的关注，传统的Naquist抽样法也越来越突出，并且压缩感知技术已经出现。根据“数字信号处理”的过程，本文的摘要摘要了Narquist采样定理。
在本文结尾处，根据纳奎斯特样本定理的定理，根据纳奎斯特样本定理的相似之处和缺点分析了优势和缺点，同时，他们期待着压缩的发展。
洞察力。
[鼻子]：数字信号处理； 与传统的Narvist抽样定理相比，压缩感知的特征和优势是什么？ [使装满的小牛文本]：纳奎斯特1的动机的一部分。
在数字信号处理领域，定理”）基本桥。
定理解释了采样与信号频谱之间的关系，这是酌情酌处的连续信号的基本基础。
样本的频率应大于较高的信号的较高频率，在f/2下的频带中的对称反射，而在f/2架子下的原始频率分量称为“较低”低开关滤波器信号可以避免频率。
因此，定理可以直接应用于与时间相关的信号，并通常在上下文中进行表达。
但是，可以将采样定理以直接方式扩展到任何多个变量的函数。
灰色图像通常代表两个维度矩阵，具有两个位于线相交和采样位置的相交相对力的两个真实水平（或矩阵）。
因此，图像需要两个自变量或索引来指定每行唯一的像素，一个用于列。
颜色图像通常由三个独立的灰色图像组成，一个代表每个三边形（红色，绿色和蓝色）或在RGB上缩短。
使用3个向量的其他颜色空间包括HSV，Cielab，XYZ，等。
一些颜色空间，例如青色，红色，黄色和黑色（CMYK），可以在四个维度中表示。
所有这些都是在两个维度样本领域中作为向量值的函数处理的。
类似于离散时间时间的信号，如果采样分辨率或像素密度不足，则图像也可以混淆。
例如，高频条纹衬衫的数字照片（换句话说，线条之间的距离很小）会使衬衫在摄像头传感器检查时混淆。
在这种情况下，使用更高分辨率的传感器或使用传感器使用图像，在空间领域的采样“解决方案”将更靠近衬衫要执行部分对光学图像处理的感知。
压缩的感知应用于电子工程，尤其是用于信号处理，并用于获得和重建较薄或压缩的信号。
该方法使用稀有信号的特征。
MRI是一个可以使用此方法的应用。
这种方法至少存在40年。
近年来，为了响应即将到来的第五个移动通信系统，压缩机感知技术也已应用于无线通信系统，无线通信系统受到了很多关注和研究。
2为了更好地解释压缩感知的基本原理，这里提出了基本原理，以比较纳奎斯特样本的采集。
如图2.1所示，图B和D是由三个YU字符串函数信号的信号组成的信号。
如果它是完整样品疏远（图B下的红点）完全采样的8倍，则频场信号周期将累积（图C），结果无法通过结果恢复。
并且，如果批准了 - 对照（图2.2b的红点），则频场将不再从固定周期延伸，而是会产生许多无关干预值的值。
如图2.2c所示，最大的峰值仍然可见，但在一定程度上被干扰的值所覆盖。
这些干扰值看起来非常像随机噪声，但实际上，由于三个原始信号的非零值是由能量流引起的（不同颜色干扰的值表明它们是由于非非颜色的。
相应颜色的原始信号分别由主题反射（或传输）反映的采样频率比采样的频率更多。
但是，全息图中记录的三维信息非常大。
压缩感知技术在传统的信息采样传输中带来了革命性的进步，从而节省了大量资源来计算和传输信号。
使用压缩感知可以消除大量信息采样而无需实际的重要性。
2。
MRI MRI共鸣。
因此，在图像质量保证的前提下，它接近研究一种新的快速图像方法。
作为一种新的信号采样理论，对于纤细信号或压缩信号的压缩感知，当采样量远小于传统采样方法时，可以准确恢复原始信号。
第四，从采样的角度，压缩感和收集的感知，nQeest和压缩感知之间的对比基于Naquist采样定理的传统信号是两种不同形式的信号收集方法。
（压缩感知破坏了对传统信号处理中对nquist采样的要求的限制）1。
信号频段，但取决于信号结构和（稀有）含量的信号信息。
计算采样程度的方法，即从少量离散测量数据中重置离散的数字信号。
数据。
2.信号收集方法：传统抽样理论是通过均匀抽样获得数据； 通过计算观测值和功能之间的内部积累来获得压缩的感知。
3。
信号形状恢复：传统采样定理的目的是恒定的无尽信号； 4恢复信号方法：传统采样恢复基于通过SINC数据库函数的SINC函数的线性内部插入。
5。
压缩感知的基本思想：加入压缩和采样，测量测量值的价值远小于传统的采样方法。
可能的。
Narquist抽样定理的摘要一直是信号处理领域的黄金科学的黄金法，但其性能尚无法实现诸如全息图像和核磁共振等技术信息的恢复。
但是，将21世纪进入数字信号处理领域后，压缩感知技术带来了分裂的变化，随着Naquist采样频率所需的采样密度密度，信号被随机检查。
用于重置信号的数据量远小于传统采样所需的数据量。
压缩理论的诞生对计算科学，信号处理和电子信息的领域产生了重大影响。
因为缺乏压缩感。
当共焦显微镜横向扫描间距为1nm时能否实现横向超分辨？
CO -Co -Co -Co -Co -Cosing技术主要是在照明路径中引入的。
点可以有效地控制焦点深度并防止不纯信号的破坏。
我认为问题在主题上应该太理想了，正如主题所说：“但是，扫描扫描时间是时间的分裂，也就是说，我首先观察到Eli Paraite A，当扫描扫描到下一个位置时b“; 也许在测量过程本身中，不一定正如受试者所说的那样，通过从平行A到Eliga b进行扫描，这两个ELI站点可能基本上可以一起转换在一起。
例如，以下数字集中在集中。
光信息），但这是一个纯粹的理想条件，无法记录这一点。
而且这种小型排量还必须对翻译平台有很高的要求。
co -Co -Co -Microscope是一种扫描显微镜。
所有扫描显微镜都可以看作是用探针检测对象，然后剥离图像的像素。
扫描步骤可能会无限小，但是分辨率受探针的限制。
针头太厚。
协调显微镜的尖端大小是光学衍射溶液。
常规CO -Corching显微镜除非是超级溶剂的位置技术。
与通常的宽场微控制成像相比，CO -COCUS微型成像成像的水平分辨率受到限制，并且衍射极限不能损坏。
从奈奎斯特采样定理推导FMCW雷达系统性能参数
要从Narquist采样定理中获取FMCW雷达系统的性能参数，以了解Milimet Wave Radar的4D图像的设计思想，您需要注意雷达的性能参数，尤其是距离，尤其是距离，最大速度和最大速度速度。这三个参数将分析以下。
根据尺寸，距离不是最大值是雷达系统的主要指标。
其中，$ f_s $是实际的采样比或重复采样速度，而$ s $是平均频率带宽。
如果采样速度响应采样定理，则$ f_s \ geq2f_ {if- \ max}（\ text {real sampe}）$或$ f_s \ geqf_ {if- \ max} power由频率之间的带宽确定； 最大速度与雷达目标速度的采样有关。
它还需要满足采样定理，这意味着$ f_s \ geq2f $，其中$ f $是多普勒频率。
如果超过边界值的最大检测速度，则将模糊，这意味着速度估计不会准确。
最大值的最大速度可以通过$ v公式表示，与雷达的FOV（fieldofview）和Yuyuan的距离（d）相关，这并不重要，这意味着$ f_s = \ frac {1} {d} {d} {d} $。
请勿创建净花瓣，而FOV由GIMMARK确定。
根据定理和采样定理，获得角度的有限条件不超过$ \ delta \ omega = \ frac {2 \ pid} {\ lambda} \ sin（\ theta（\ theta）\ frac {\ frac {\ lambda} \ sin（\ theta）} $，这意味着Yuanyuan的最大距离是半波长，将使角重叠。
通过上述分析，我们可以看到雷达系统的性能参数与采样定理密切相关，以确保符合定理要求的采样速度是实现高闪电图像的关键。
在设计雷达系统时，应全面考虑距离，速度和角度的分辨率，以满足特定的应用需求。
