本文選題：數(shù)據(jù)采集 + 壓縮感知　； 參考：《西南石油大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著時(shí)代的發(fā)展,現(xiàn)代數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要處理的信息量越來(lái)越大。隨著信號(hào)頻率的增大,帶寬越來(lái)越寬和采樣點(diǎn)數(shù)的增加,采樣頻率將會(huì)越來(lái)越高,最后采集到的數(shù)據(jù)量將會(huì)越來(lái)越大,不利于后續(xù)的信號(hào)處理及存儲(chǔ),導(dǎo)致在某些應(yīng)用場(chǎng)合產(chǎn)生局限性。模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(ADC)作為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的核心,受到技術(shù)、工藝等方面的制約,其采樣頻率并不能做到很高,且采樣頻率越高的ADC芯片價(jià)格越貴,限制了采樣系統(tǒng)對(duì)寬帶高頻信號(hào)的采集。近年來(lái)興起的壓縮感知理論為解決數(shù)據(jù)量的劇增與硬件信號(hào)處理的限制提供了新的思路。本文針對(duì)壓縮感知理論及其硬件實(shí)現(xiàn)展開研究,具有十分重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文將壓縮感知理論引入到高頻信號(hào)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中,主要完成了三個(gè)方面的工作。首先,論文分析了傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理在某些應(yīng)用場(chǎng)合的局限性,由此引出了壓縮感知理論并對(duì)其基本原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹,分析了該理論的三大關(guān)鍵要素,通過(guò)對(duì)離散信號(hào)的MATLAB仿真,驗(yàn)證了壓縮感知理論的可行性。其次,論文介紹了基于壓縮感知理論的模擬信息轉(zhuǎn)換技術(shù),詳細(xì)分析了隨機(jī)解調(diào)轉(zhuǎn)換器模型和調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器模型的基本原理。給出了系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo),并根據(jù)系統(tǒng)要求對(duì)隨機(jī)解調(diào)轉(zhuǎn)換器模型進(jìn)行了MATLAB仿真研究。最后,結(jié)合理論研究,通過(guò)對(duì)比分析上述兩種模型,設(shè)計(jì)了以隨機(jī)解調(diào)轉(zhuǎn)換器模型框架,以FPGA為控制核心的數(shù)據(jù)采集硬件系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括模擬信號(hào)處理部分(混頻電路、濾波電路、m偽隨機(jī)序列發(fā)生器)和數(shù)字信號(hào)處理部分(FPGA主控單元、AD轉(zhuǎn)換電路、存儲(chǔ)電路),通過(guò)對(duì)硬件系統(tǒng)的調(diào)試,驗(yàn)證了壓縮感知理論在對(duì)信號(hào)的低速采樣的應(yīng)用方面的可行性。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集流程不同,壓縮感知理論將信號(hào)的壓縮與采集合二為一,在采樣之前就對(duì)信號(hào)進(jìn)行了壓縮,讓我們可以以低于原信號(hào)的奈奎斯特采樣頻率進(jìn)行采樣,從而降低了信號(hào)的采樣頻率,減輕了模數(shù)轉(zhuǎn)換的壓力及硬件成本。本文實(shí)現(xiàn)了以FPGA為主控器件基于壓縮感知理論的信號(hào)采集系統(tǒng)的開發(fā),通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證以及硬件調(diào)試實(shí)現(xiàn)了對(duì)信號(hào)的低速采樣。
[Abstract]:With the development of the times, the modern data acquisition system needs to deal with more and more information. With the increase of signal frequency, the bandwidth and the number of sampling points increase, the sampling frequency will become higher and higher, and the amount of data collected will become larger and larger, which is not conducive to the subsequent signal processing and storage. Lead to limitations in some applications. As the core of data acquisition system, analog digital converter (ADC) is restricted by technology, technology and so on. The sampling frequency of ADC is not high, and the higher the sampling frequency is, the more expensive the ADC chip is. The acquisition of wideband high frequency signals by sampling system is limited. The theory of compression sensing developed in recent years provides a new way to solve the problem of increasing data volume and limiting hardware signal processing. This paper focuses on the theory of compression sensing and its hardware implementation, which has very important practical application value. In this paper, the theory of compression sensing is introduced into the data acquisition system of high frequency signal. Firstly, the limitation of the traditional Nyquist sampling theorem in some applications is analyzed, and the theory of compression perception is introduced in detail, and the three key elements of the theory are analyzed. The feasibility of compression sensing theory is verified by MATLAB simulation of discrete signals. Secondly, the paper introduces the technology of analog information conversion based on compression sensing theory, and analyzes the basic principle of random demodulation converter model and modulation broadband converter model in detail. The evaluation index of the system is given, and the random demodulation converter model is simulated by MATLAB according to the system requirements. Finally, by comparing and analyzing the above two models, a data acquisition hardware system based on random demodulation converter and FPGA is designed. The system mainly includes analog signal processing part (mixing circuit, filter circuit) and digital signal processing part (FPGA main control unit, AD conversion circuit, storage circuit). The feasibility of the compression sensing theory in the application of low-speed signal sampling is verified. Different from the traditional data acquisition process, the compression sensing theory combines the compression and acquisition of the signal and compresses the signal before sampling, so that we can sample at the Nyquist sampling frequency lower than the original signal. Thus, the sampling frequency of signal is reduced, the pressure of A / D conversion and the cost of hardware are reduced. In this paper, a signal acquisition system based on compression sensing theory based on FPGA is developed, and the low speed signal sampling is realized by MATLAB simulation and hardware debugging.
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP274.2;TN911.7

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5 王s，

本文編號(hào)：2075695