Análise de performance de algoritmos de reconstrução para um conversor analógico para informação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araujo, Hugo Bruno Santos
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/28171
Resumo: The conventionalapproachtosamplinganalogsignalstodigitalfollowstheNyquistThe- orem,inwhichthesamplingrate,calledNyquistrate,mustbeatleasttwotimesbigger than themaximumfrequencyoftheanalogsignal.Inpracticalterms,generally,analogto digital converters’(ADC)samplingratesaremuchhighertooptimizesignalreconstruc- tion, however,theyincreasetheneedformemoryandprocessingpower,systemscosts, and alsoincreaseenergyconsumption.CompressiveSensing(CS)isatechniquethattakes advantage ofsignalsparsityinagivendomain,thatis,thenumberofnon-zerovaluesof a signal,andcapturesonlytheregionsthatconcentrateinformation,withsamplingrates lowerthanwhattheNyquistTheoremsays.AdevicethatimplementstheCSmodelis the Analog-to-InformationConverter(AIC),whichobtainsanoutputthatisadigitized and compressedversionoftheinput.Themainobjectiveistoanalyzetheperformanceof reconstruction algorithms-BasisPursuit(BP),OrthogonalMathingPursuit(OMP)and CompressiveSamplingMatchingPursuit(CoSaMP)-foranadaptedAICconfiguration based onRandomModulatorPre-Integration(RMPI).SimulationsweredoneonProteus and SimulinktovalidatetheAICconfigurationused,andsingle-toneandduo-tonessig- nals werereconstructedwithfrequencycomponentssimlartotheoriginalsignals.Mean squarederror(MSE)wascalculatedforthethreereconstructionmethodstodetermine which onehadbetterperformance.
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