多次采样m序列法辨识线性时不变系统脉冲响应计算

"这篇学术论文探讨了在时钟周期内多次采样条件下，利用m序列法识别线性时不变系统(LTI)脉冲响应的计算方法。作者通过推导得出脉冲响应序列与m序列的周期、幅度以及采样率之间的数学关系，并利用双极性m序列的自相关特性和维纳-何甫方程进行分析。通过循环右移矩阵，将脉冲响应转化为输入和输出采样序列的形式。在MATLAB环境下进行的仿真验证了该算法的正确性。该研究对于数字信号处理和电子技术领域具有一定的理论与实践意义。" 文章详细内容阐述了一个针对线性时不变系统脉冲响应识别的新方法，即在单一时钟周期内采用多次采样的m序列法。脉冲响应在信号处理中是一个关键参数，它描述了系统对瞬时输入的响应情况。m序列，又称m序列或者 maksimov 序列，因其优良的自相关特性，常被用于系统识别和测试。 本文首先推导出了脉冲响应序列与m序列周期、幅度和采样率之间的数学关系，这有助于理解和设计实验参数。双极性m序列的自相关特性是其重要特征之一，通过对这一特性的均匀抽样，可以形成一个全周期内的统一表达式。接着，将这个表达式引入到维纳-何甫方程中，该方程是系统识别中的基本工具，用于计算系统函数的傅里叶变换。 然后，通过使用循环右移矩阵，将脉冲响应表示为输入和输出采样序列的形式，这使得在实际计算中能够更有效地处理数据。这种方法简化了脉冲响应的计算过程，提高了识别效率。 在MATLAB平台上的仿真实验验证了该算法的有效性和准确性，表明该方法能够在给定条件下准确地识别出LTI系统的脉冲响应。这对于实际应用，如滤波器设计、通信系统分析和控制系统性能评估等领域，都提供了有力的工具。 这篇论文提供了一种在有限采样条件下利用m序列进行脉冲响应识别的新方法，为相关领域的研究和工程实践提供了新的思路。通过理论推导和实验验证，该方法的可靠性得到了证明，对于提高脉冲响应识别的精度和效率有积极的贡献。