非均匀采样信号处理：滑动滤波与频谱分析

"分析非均匀采样信号的滑动滤波方法" 在信号处理领域，非均匀采样是一个常见的挑战，特别是在实际数据采集系统中，如激光陀螺捷联惯导系统和多路A/D转换电路。传统的数字信号处理假设采样是均匀的，但这在很多情况下并不成立。例如，整周期采样技术和不稳定的时钟脉冲会导致采样时间间隔变得非均匀，从而引入额外的频谱噪声，可能掩盖弱信号。 针对这一问题，一种新的处理方法被提出，即基于连续傅里叶变换的非均匀采样信号频谱分析方法。这种方法利用连续傅里叶变换解析非均匀采样信号的频域特性，以更准确地理解信号的频率成分。同时，文中还探讨了一种非均匀采样信号的滑动滤波方法，这是一种有效的滤波策略，旨在减少非均匀采样引起的噪声和失真，提高信号质量。 滑动滤波通常涉及在信号上移动一个滤波器窗口，连续处理不同时间段的数据，以实现平滑效果。PELEDA的工作已经展示了滑动滤波在信号处理中的潜力。然而，对于非均匀采样，现有的滑动滤波方法可能不够完善，尤其是对于单次或少量周期的采样。 本研究通过MATLAB仿真验证了非均匀采样信号分析与处理方法的有效性，并将其应用于激光陀螺的信号处理。结果表明，与传统的平均滤波方法相比，这种方法能显著降低激光陀螺的零偏误差，达到10.1%的改善。这表明，新提出的滑动滤波方法能够更有效地处理非均匀采样带来的问题，提高系统的性能。 非均匀采样信号的处理一直是学术界关注的重点，先前的研究，如JENQY.C.的工作，主要集中在非均匀理想抽取正弦信号的频谱分析上，而其他文献则深入探讨了非均匀采样信号的数字谱。尽管已有成果为非均匀采样信号分析理论提供了基础，但对非均匀采样信号的滤波处理仍有待进一步研究。 本文提出的非均匀采样信号数字谱计算表达式和滑动滤波方法，不仅扩展了非均匀采样信号处理的理论，还为解决实际工程问题提供了实用工具。这对于提升在噪声环境下的信号检测和处理能力，特别是在精密仪器如激光陀螺的应用中，具有重要的价值。