This study introduces a short-time Fourier transform-based method for reconstructing signals encoded using modulo analog-to-digital converters with 1-bit folding information. In contrast to existing Fourier-based reconstruction approaches that require complete access to the entire observation, the proposed technique performs reconstruction over short, overlapping segments, enabling significantly lower latency while preserving the recovery accuracy. We also address the spectral leakage introduced by the windowing operation by selecting window parameters that balance the leakage suppression and the computational complexity of the algorithm. In addition, we establish conditions under which the correct unfolding of the modulo samples is guaranteed, leading to a reconstruction error determined solely by the quantization noise at the output. The numerical results demonstrate that the proposed method enables modulo analog-to-digital converters to surpass the mean squared error performance of conventional analog-to-digital converters. Furthermore, the proposed recovery method offers improved reconstruction performance compared with higher-order difference-based recovery, particularly in low-resolution and low-sampling rate regimes.


翻译:本研究提出了一种基于短时傅里叶变换的方法,用于重建利用带1比特折叠信息的模数转换器编码的信号。与现有需要完整访问整个观测数据的傅里叶基重建方法不同,所提技术在短时、重叠的片段上执行重建,从而在保持恢复精度的同时显著降低延迟。我们还通过选择能平衡频谱泄漏抑制与算法计算复杂度的窗函数参数,解决了加窗操作引入的频谱泄漏问题。此外,我们建立了确保模数样本正确展开的条件,使得重建误差仅由输出端的量化噪声决定。数值结果表明,所提方法使模数转换器的均方误差性能超越了传统模数转换器。此外,与基于高阶差分的恢复方法相比,所提恢复方法在低分辨率和低采样率条件下提供了更优的重建性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

生成先验的信号恢复
专知会员服务
22+阅读 · 2023年1月5日
【ICML2022】用于视频恢复的无监督流对齐序列到序列学习
基于改进卷积神经网络的短文本分类模型
专知会员服务
26+阅读 · 2020年7月22日
【Google】多模态Transformer视频检索,Multi-modal Transformer
专知会员服务
103+阅读 · 2020年7月22日
【Flink】基于 Flink 的流式数据实时去重
AINLP
14+阅读 · 2020年9月29日
计算机视觉方向简介 | 三维重建技术概述
计算机视觉life
26+阅读 · 2019年6月13日
使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月9日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月17日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员