SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:bc07d579-baba-4dc4-a027-9a4f50920cd9"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:bc07d579-baba-4dc4-a027-9a4f50920cd9" >

A new method to compute optimal periodic sampling patterns

Owrang, Arash, 1979 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Viberg, Mats, 1961 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Nosratinia, Mohsen, 1979 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa fler...
Rashidi Avendi, Moslem, 1979 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa färre...
 (creator_code:org_t)
ISBN 9781612842271
2011
Engelska.
Ingår i: 2011 Digital Signal Processing and Signal Processing Education Meeting, DSP/SPE 2011 - Proceedings. - 9781612842271 ; , s. 259-264
  • Konferensbidrag (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • It is possible to reconstruct a signal from cyclic nonuniform samples and thus take advantage of a lower sampling rate than the Nyquist rate. However, this has the potential drawback of amplifying signal perturbations, e.g. due to noise and quantization. We propose an algorithm based on sparse reconstruction techniques, which is able to find the sparsest sampling pattern that permits perfect reconstruction of the sampled signal. The result of our algorithm with a proper constraint values is a sparse subset of samples that results in an ideal condition number for its equivalent sub-DFT matrix. Besides, our algorithm has low complexity in terms of computation. The method is illustrated by simulations for a sparse multi band signal.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)

Nyckelord

Sparse approximation
greedy search
nonuniform sampling
condition number
Basis Pursuit

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
vet (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy