非均匀采样信号处理：滑动滤波与频谱分析

"本文主要探讨了模拟技术中分析非均匀采样信号的一种新方法，即基于连续傅里叶变换的频谱分析和滑动滤波技术。这种方法旨在解决实际采样过程中因各种因素导致的非均匀采样问题，特别是在激光陀螺等数据采集系统中的应用。通过MATLAB仿真实验，验证了新方法的有效性，能显著减少激光陀螺的零偏误差。文章还指出了非均匀采样带来的频谱噪声问题，这可能会掩盖微弱信号，因此需要有效的处理手段。文中引用了前人的研究工作，并在此基础上提出了适合单次周期采样的非均匀采样信号滤波策略，为非均匀采样信号处理提供了新的思路。" 在模拟技术中，非均匀采样信号的分析和处理是一个关键挑战。传统的数字信号处理往往假设采样是均匀的，但在实际应用如激光陀螺的捷联惯导系统或多路A/D转换电路中，由于整周期采样或时钟不稳定性，采样间隔会变得非均匀。这种非均匀采样不仅导致信号的频谱失真，还会产生噪声，使得解析微弱信号变得困难。 为了应对这个问题，本文提出了一种基于连续傅里叶变换的非均匀采样信号频谱分析方法。该方法能够更准确地揭示非均匀采样信号的频率特性，减少由非均匀采样引起的频谱噪声。同时，结合滑动滤波技术，论文提出了一种新的处理非均匀采样信号的策略。滑动滤波器在信号处理中常用于平滑数据，减少噪声，通过不断移动滤波窗口对信号进行连续处理，可以有效减小零偏误差，例如在激光陀螺输出信号处理中，误差降低了10.1%。 尽管已有研究提出了将非均匀采样序列转化为均匀采样的方法，但这些方法通常局限于多周期采样场景。本文则扩展了这一领域，提供了非均匀采样单周期信号的数字谱计算方法，并引入了适用于此类信号的滑动滤波器设计。这种方法的优势在于，即使面对非周期或仅有一个完整周期的采样信号，也能实现有效的滤波和噪声抑制。 本文的贡献在于提供了一套全面的非均匀采样信号分析和处理方案，它不仅能够减少噪声影响，还能提升微弱信号的检测精度，对于模拟技术和信号处理领域具有重要的理论与实践意义。通过MATLAB的仿真验证和实际应用案例，该方法的可行性和有效性得到了充分证明。