非理想低通滤波器校准算法提升压缩采样MWC信号重建性能

本文探讨了在压缩采样宽带调制器（Modulated Wideband Converter, MWC）中，如何有效地校准非理想低通滤波器以改善信号处理性能。压缩采样是一种高效的数据采集技术，它通过减少采样频率来减小数据量，但在实际应用中，由于电子元件的制造不完美，低通滤波器往往并非理想，这可能导致信号重构时出现失真。 研究者首先提出了一个模型，该模型利用已知的测试稀疏信号来近似非理想低通滤波器的有限冲激响应（Finite Impulse Response, FIR）。通过这种方法，他们能够捕捉到滤波器的实际特性，尤其是那些与理想滤波器之间的偏差。然后，基于这个近似的FIR滤波器模型，设计了一个数字补偿滤波器。补偿滤波器的作用是校准实际滤波器的行为，确保它能满足理想的信号重构条件。 校准过程的核心在于通过补偿滤波器对非奈奎斯特采样进行修正，这里的非奈奎斯特采样是指在实际操作中低于理论所需的奈奎斯特采样率的采样。通过这种方式，即使在存在滤波器非理想性的条件下，MWC也能被校准得足够接近理想状态，从而提高信号的重构质量。 实验结果显示，使用作者提出的算法对MWC进行校准后，成功地消除了非理想低通滤波器带来的影响，显著提升了信号重构的精度和保真度。这一成果的价值在于，它提供了一种无需改变MWC基本架构的方法，仅通过软件层面的调整就能实现滤波器性能的优化，这对于现有系统的升级和改进具有重要的实践意义。 这篇文章的研究贡献在于发展了一种针对压缩采样环境下MWC的模型校准技术，它对于提升信号处理质量和效率，特别是在数据压缩和信号重构中的应用具有重要意义。同时，文章还强调了理论与实践的结合，展示了在实际工程问题中如何通过精确建模和数字补偿来克服硬件局限，从而推动了信号处理领域的进步。