一种用于不均匀采样频谱分析的新方法

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一种处理非均匀分布的杂波样本的新算法

Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ａｒｏｎａａ，ｓａｅｔｍｅａａｉｅｐｒｃｓｉｇ，ｃｕｔｒｓｐｅｓｏｎｎ０ｇｎ０ｓｃｕｔｒｅｖ— ｉｂｒｅｒｄｒｐｃ —ｉｄｐｔｏｅｓｎｖｌｔｕｐｒｓｉｎ，０ｈｍ０ｅｅｕｌｔｎｉｅｅ
ａｃｎｌｓｓｗａａｅｕｓｎｉｌｔｄｄｔ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｐｒｖｈｆｅｔｅｓｆｔｒｐｓｄａ — ｎｅａａｙｉｓｃ￣ｉｄｏｔｕｉｇｓｍｕａｅａａｉｌｔｅｕｔｏｅｔｅｅｆｃｉｎｅｓｏｈｅｐｏｏｅｐｏｖｐｏｃ．ｒａｈ
一
种处理非均匀分布的杂波样本的新算法
唐斌汪学刚赵建宏
（电子科技大学电子工程学院电子工程系，成都６０５）１０４
摘
要：本文从理论上分析了杂波样本沿距离单元均匀分布时杂波协方差矩阵为Ｈｒｉｅｍｔｅ矩阵、Ｔｅｌｚ矩阵和Ｔ一块ｏｐｉｔ０
ＴｎｉＷａｇＸｅａｇＺａｉｎｏｇａｇＢｎｎｕｇｎｈｏＪａｈｎ
（ｎｖｒｉｆｌｔｎｃＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｙｏＣｉａＣｅｇｕ６０５，ｈａＵｉｅｔｏｅｒｉｃｃｎｅｈｏｇｆｈｎ，ｈｎｄ，１０４Ｃｉ）ｓｙＥｃｏｅｏｎ
ｐｏｃｅｔｒｓｌｗａｌｕｐ￣ｒｑｉｅｎ，ｓｒｎｏｕｔｅｓｔｒｏｎｏｖｎｅｔｔｍｐｌｍｅｔＰｅｏｍ— ｒａｈｆａｕｅｏｓｍｐｅｓｐｏｅｕｒｍｅｔｔｏｇｒｂｓｎｓｏｅｒｒａｄｃｎｅｉｎｏｉｅｎ．ｆｒｒ

基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达 STAP 方法

第31卷第2期电子与信息学报Vol.31No.2 2009年2月 Journal of Electronics & Information Technology Feb. 2009基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达STAP方法郁文贤张增辉胡卫东(国防科技大学ATR重点实验室长沙 410073)摘要：地球自转和非正侧面阵配置会使得天基雷达杂波谱随距离发生变化，呈现出非平稳性，从而严重影响统计STAP方法的杂波抑制性能。

为了补偿这种非平稳性，该文提出了一种基于频率非均匀采样的杂波谱配准方法，建立了非均匀谱配准法的数学模型，给出了频率非均匀采样点的选取方法以及谱配准后杂波协方差矩阵的估计方法等。

通过对天基雷达的仿真实验表明，上述谱配准法可有效消除杂波非平稳性，获得较好的处理性能。

关键词：空时自适应处理；天基雷达；杂波非平稳性；谱配准中图分类号：TN957 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2009)02-0358-05STAP Method for Space Based Radar Based on SpectrumRegistration with Non-Uniformed Frequency SamplesYu Wen-xian Zhang Zeng-hui Hu Wei-dong(ATR Key Lab, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)Abstract:Due to the earth’s rotation or non-sidelooking radar configuration, the spectrum of Space Based Radar (SBR) clutter varies with the range and shows non-stability. The non-stability of clutter will degrade Space Time Adaptive Processing (STAP) performance significantly and should be compensated. A new spectrum registration based method is proposed which uses non-uniformed discrete frequency sampling points. The mathematical model of the non-uniformed spectrum registration method is built. The choices of these non-uniformed discrete frequency samples and the estimate of clutter covariance matrix after compensation are also studied. Simulations show that the proposed spectrum registration method can compensate the non-stability effectively and achieve approximately optimal performance.Key words: Space Time Adaptive Processing (STAP); Space Based Radar (SBR); Non-stability of clutter;Spectrum registration1引言对于俯视地面工作的天基监视雷达为有效检测运动目标，必须抑制强地杂波的影响。

非均匀采样的频谱研究

第２１卷第４期
Ｖｏ１．２１Ｎｏ．４
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年２月
Ｆｅｂ．２０１３
非均匀采样的频谱研究
李杰，赵红东，苏周
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｒｍｓａｍｐｌｉｎｇｈａｓａｇｒｅａｔｓｔｒｅｎｇｔｈｉｓｔｈａｔｉｔｈａｓｇｏｏｄｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅｏｆｒｅｓｔｒａｉｎｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｌｉａｓｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔｌｙ
ｃｈａｎｇｅｏｆｈｅｔｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎｌｆｕｅｎｃｅｄｉｇｉｔｌａｓｉｇｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍａｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｍｒｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｈｏｔｄｃｏｕｌｄｅｄｒｕｃｅｌｉａａｓｉｎｇｓｉｎａｇｌｓｐｅｃｔｕｍｒｔｏｄｏｅｓｎｏｔａｆｅｃｔｔｈｅｅａｒｌｓｉｇｎｌａｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．
ａｌｉａｓｉｎｇｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｉｓｔｗｏｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，Ｆｒｏｍｈｅｔｃｏｎｔｒａｓｔａｎａｌｙｓｉｓ，ｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｍｒｓａｍｐｌｉｎｇｈａｓａｇｒｅａｔａｄｖａｎｔａｇｅ．Ｆｒｏｍｔｈｅｍｏｓｔｓｉｍｐｌｅｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｍｒｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｇｒａｄｕａｌｌｙｉｎｔｏｔｈｅｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｒａｎｄｏｍｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｍｒｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｈｏｗｔｈｅ

基于非均匀采样的频谱分析和弱信号检测

（．ｔｔｙＬａｏａｏｙｏｅｈｎｃｌａｓｓｉｎ，Ｃｈｎｑｎｉｅｓｔ，Ｃｈｎｑｎ１ＳａｅＫｅｂｒｔｒｆＭｃａｉａＴｒｎｍｉｓｏｏｇｉｇＵｎｖｒｉｙｏｇｉｇ，４０３０００，Ｃｈｎ；ｉａ２ＳａｅＫｅｂｒｔｒｆＶｅｉｌ．ｔｔｙＬａｏａｏｙｏｈｃｅＮＶＨｎａｅｙＴｅｈｏｏｙａｄＳｆｔｃｎｌｇ，ＣｈｎｔｍｏｉｅＥｎｉｅｒｎｓａｃｎｔｕｅｉａＡｕｏｔｇｎｅｉｇＲｅｅｒｈＩｓｉｔ，ｖｔＣｈｎｑｎｏｇｉｇ，４０３００９，Ｃｈｎ）ｉａ
第２卷第３７期２年５月Ｏ？
数
据
采集与处理Ｖｏ＿７Ｎｏ３ｌ２．
Ｍａ０１ｙ２２
ｉｏｅｓｎＪｕｎｌｏｔｑｉｉｏ＆ＰｒｃｓｉｇｏｒａｆＤａａＡｃｕｓｔｎ
文章编号：０４９３（Ｏ２Ｏ — ３ＯＯ１０－０７２１）３０２—７
ｓｇａｓａｄｓｅｔａｏｓｆｅｔｖｌ．Ｔｈａｉｎｌｓｄｔｃｅｕｃｓｆｌｎｔｅｓｍｕａｉｎｉｎｌｎｐｃｒｌｎｉｅｅｆｃｉｅｙｅｗｅｋｓｇａｅｅｔｄｓｃｅｓｕｌｉｈｉｌｔｉｙｏ
ｅｘｐｅｉｅｔａｔｍｐｉｕｓｏｅｈｕｎｒｄｍｉｌｏｉｅｍａｌｒｔｎｔｔｏｅｒｍｎｎｄｉｓａｌｔｄｅｉｎｄｅｌｉｎｔｍｓｓｌｅｈａｈｅｓｒｎｇｏｎ．Ｔｈｅｐａ —

一种非均匀同步采样及其DFT算法

一种非均匀同步采样及其DFT算法
蔡菲娜;张建奇
【期刊名称】《电测与仪表》
【年(卷),期】2004(041)006
【摘要】提出了一种非均匀同步采样方法,它不仅有效地抑止了采样周期误差,而且实际采样点与其理论采样点间的偏离也被有效控制在1个Td之内.所提出的DFT 算法,具有精度高和计算量较小的特点,适用于周期信号电参数测量和谐波分析.【总页数】3页(P11-13)
【作者】蔡菲娜;张建奇
【作者单位】浙江工业大学,之江学院,杭州,310024;浙江工业大学,之江学院,杭州,310024
【正文语种】中文
【中图分类】TM933.13
【相关文献】
1.一种软件同步采样DFT的谐波检测方法 [J], 劳永浩;姚普粮;何小阳
2.一种双端同步采样的时域故障测距算法 [J], 杨涛
3.一种电力线采样同步效率优化算法 [J],
4.一种基于过采样的OFDM系统定时同步算法 [J], 陈一帆;马正新;清华大学;石荣
5.一种基于迭代的采样频率快速同步算法 [J], 连帅彬;刘艳琳;刘天亮;邓冰洁;涂友超
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python非均匀傅里叶变换-概述说明以及解释

python非均匀傅里叶变换-概述说明以及解释1.引言1.1 概述非均匀傅里叶变换（Non-uniform Fourier Transform，NUFT）是一种傅里叶变换的扩展形式。

与传统的均匀傅里叶变换不同，非均匀傅里叶变换允许信号在时间或空间上的采样点是不均匀分布的。

在传统的均匀傅里叶变换中，信号需要在等间隔的时间或空间上进行采样。

然而，在现实生活中，很多信号具有不规则或不均匀的分布特点，例如地震波形、生物电信号等。

对于这些不均匀分布的信号，传统的均匀傅里叶变换效果会受到较大影响，因为它无法准确地描述信号的频谱特征。

非均匀傅里叶变换的主要思想是通过对信号的非均匀采样点进行插值，从而生成一组均匀分布的虚拟采样点。

这样，就可以应用传统的均匀傅里叶变换算法来计算信号的频谱。

相比于直接使用均匀傅里叶变换，非均匀傅里叶变换能够更好地恢复信号的频谱信息，提高频谱分析的准确度。

非均匀傅里叶变换在多个领域都有广泛的应用。

例如，在地震勘探领域，地震波形信号的采样点通常呈现不规则分布，应用非均匀傅里叶变换可以更准确地分析地下构造信息。

在生物医学领域，生物电信号通常具有不均匀的时域采样分布，非均匀傅里叶变换可以更好地揭示信号的频谱特征，用于疾病诊断与治疗。

本文将重点介绍非均匀傅里叶变换的定义、原理和应用。

首先，我们将详细讨论非均匀傅里叶变换的定义和数学表达式，阐述其与传统均匀傅里叶变换的区别。

然后，我们将探讨非均匀傅里叶变换在不同领域中的实际应用，展示其在频谱分析中的优势和潜力。

最后，我们将总结非均匀傅里叶变换的特点，并展望其在未来的发展前景。

通过本文的阐述，读者将能够深入了解非均匀傅里叶变换的基本概念和原理，掌握其在实际问题中的应用技巧，为进一步的研究和应用提供基础。

1.2 文章结构:本篇文章将围绕非均匀傅里叶变换展开深入探讨。

文章共分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分，我们首先对非均匀傅里叶变换进行概述，介绍其基本概念和原理。

SAR方位向非均匀采样频谱重构算法及误差分析

Abstract: The SAR DPCMAB(Displaced Phase Centers Multiple Azimuth Beams mode) can increase the sampling rate in the azimuth direction, whereas, it brings the problem of non-uniform sampling. Using spectrum reconstruction algorithm can regain the spectrum of uniform sampling signal. However, as the influence of interferential factors produced during the operation of SAR system, such as channel characteristics inconsistency, sampling time deviation, random noise etc, spectrum noise is appended to the reconstruction spectrum resulting in the loss of reconstruction accuracy. The paper analyses the relationship between interference factors and reconstruction error by researching spectrum reconstruction of non-uniformly sampled LFM signals affected by interferential factors. Reconstructed spectrums influenced by interferential factors are obtained in the simulation. Further more, we present the relationship curve between spectral bias and interference factors. The simulation results show that the reconstruction errors grow linearly with the enhance of the interferential factors beyond certain threshold values and approach to the spectral bias of non-uniformly sampled signal finally. Key words: SAR; non-uniform sampling; spectrum reconstruction; error analysis CLC number:TM935.21 Document code:A 1003-0107(2010)02-0003-04 Article ID：

非均匀采样的频谱研究_李杰

非均匀采样的频谱研究李杰，赵红东，苏周（河北工业大学天津300401）摘要：非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能[]，首先从均匀采样讨论由采样而引起的频谱混叠现象，在均匀采样和非均匀采样的频谱图对比中讨论两种采样方式引起的不同的频谱混叠现象，从对比中分析非均匀采样方式的优势。

从最简单的非均匀采样方法逐步深入到完全随机的非均匀采样方法，研究由于采样方法的改变对数字信号频谱的影响。

最后可以看到非均匀采样的方法可以将混叠信号的频谱降低到完全不影响对真实信号的检测。

关键词：非均匀采样；频谱混叠；傅里叶变换；Matlab 中图分类号：TN911.72文献标识码：A文章编号：1674－6236（2013）04-0033-03Frequency spectrum of non -uniform samplingLI Jie ，ZHAO Hong -dong ，SU Zhou（Hebei University of Technology ，Tianjin 300401，China ）Abstract:Non -uniform sampling has a great strength is that it has good performance of restraining frequency aliasing.Firstly frequency aliasing phenomenon by sampling discussed in uniform sampling ，Through compared what some of the similarities and differences are between the frequency spectrograms of uniform sampling and Non -uniform sampling discussed frequency aliasing caused by this two sampling methods ，From the contrast analysis ，non -uniform sampling has a great advantage.From the most simple non -uniform sampling method gradually into the completely random non -uniform sampling method ，how the change of the sampling method influence digital signal spectrum are researched.Non -uniform sampling method could reduce aliasing signal spectrum to does not affect the real signal detection.Key words:non -uniformly sampled ；spectrum estimation ；fourier transform ；Matlab收稿日期：2012-10-16稿件编号：201210103作者简介：李杰（1987—），男，湖北荆门人，硕士。

非均匀采样信号的频谱分析方法

第 02 期
1 ×A ×N 2 式中 A 为时域正弦信号峰值； N 为采样点数。 |2πAδ(ω-ω0)|=
（9 ）
取非均匀采样的 1024 点的正弦序列 x (tn)=500· sin(2×π×125×tn)，非均匀采样时间间隔 τn={1.007,0.996,
1024
…}，单位： ms,这样采样时间可表示为 tn=∑τn。这一组
Spectrum Estimation from Non-uniformly Sampled Signals
GAO Yu-kai, ZHANG Wei （Department of Physics and Electrical Information Engineering, Daqing Normal University, Daqing 163712,Heilongjiang,China ） Abstract: This paper describes a new approach that can process non-uniformly sampled signals efficiently, in the sense the digital spectrum from non-uniformly sampled signal can be derived precisely. This algorithm ’ s validity is also demonstrated by the expected values of spectrum. A simulation of the pulse function is carried out by MATLAB software,which decribes the intensity of the finite energy signals. The paper introduces the quantitative relationship between the sine signal and its impulse intensity in frequency of the approach proposed in identifying the signal ’ s parameters. This developed technique can be applied in analyzing the sine signal of a mechanically dithered ring laser gyroscope. The experimental results indicate the dither amplitude and frequency can be estimated more accurately and closer to the truth parameter. Key words: non-uniformly sampled, spectrum estimation, fourier transform, sine signals 引言目前的数字信号处理几乎都是基于等时间间隔采样被测信号来描述信号特征，但在许多实际的数据采集系统中如激光陀螺捷联掼导系统和多路 A/D 转 0 换电路中，由于扰动或时钟脉冲的不稳定性，使得采样时间间隔是非均匀的。在进行谱分析时，由于引入了时间归一化过程，采样序列的自变量以整数形式给出，没有任何关于非均匀采样时间间隔的信息，这必然导致频谱分析与真实频谱之间存在差异，产生原理误差。 Y C Jeng 最早用分析的方法研究了非均匀理想抽取正弦信号的频谱问题 [1]，其基本思路是将非均匀并的采样序列用 M 个均匀的采样序列组合来表示， - 8 建立非均匀采样序列的离散频谱和原来信号模拟频谱之间的关系，在此基础上文献[2]深入研究了非均匀采样信号的数字谱，并给出了更加一般的非均匀采样周期信号的数字谱表达式。文献[3][4] 从均匀概率密度的角度出发，推出了频谱均值的概念，并应用到非带限信号的谱分析中，然而这些方法并没有探讨一般性的非均匀性采样信号的直接频谱计算方法。虽然这些卓有成效的研究成果大大促进了非均匀采样信号分析理论的发展。但其在理论的适用条件上则各有限制：或要求分布函数已知、或只适用于多个周期采样的叠加情况。对一般性的非均匀采样信号的频谱计算问题还有待研究。本文深入研究了非均匀采样信号的数字谱，并得

lombscargle原理

lombscargle原理Lomb-Scargle原理引言•介绍Lomb-Scargle原理以及其重要性•提出本文的目的：深入解释Lomb-Scargle原理什么是Lomb-Scargle原理？•解释Lomb-Scargle原理的基本概念•简要介绍Lomb-Scargle谱•引出Lomb-Scargle原理的应用领域傅里叶变换与Lomb-Scargle原理•简要解释傅里叶变换的概念及其应用•对比傅里叶变换和Lomb-Scargle原理的异同•探讨为何Lomb-Scargle原理比傅里叶变换更适合某些领域算法及计算复杂性•介绍Lomb-Scargle算法的基本步骤•谈论Lomb-Scargle算法的时间复杂性•讨论算法的优化方法应用领域•解释Lomb-Scargle原理在天文学中的应用•解释Lomb-Scargle原理在信号处理中的应用•引出其他领域中的潜在应用结论•对Lomb-Scargle原理进行总结•强调其在特定领域的重要性和应用前景•提出对Lomb-Scargle原理未来的展望通过以上标题和副标题的排列，可以将文章整理成一份层次清晰的Lomb-Scargle原理的相关文章，同时遵守规定不涉及HTML字符、网址、图片和电话号码等内容。

Lomb-Scargle原理引言•介绍Lomb-Scargle原理以及其重要性•提出本文的目的：深入解释Lomb-Scargle原理什么是Lomb-Scargle原理？•Lomb-Scargle原理是一种时间序列分析方法，用于寻找信号中的周期性成分。

•Lomb-Scargle谱是一种频谱估计方法，用于确定数据中存在的周期性振动。

•Lomb-Scargle原理被广泛应用于天文学、地震学、信号处理等领域。

傅里叶变换与Lomb-Scargle原理•傅里叶变换是一种将信号分解成不同频率成分的方法。

•相比于傅里叶变换，Lomb-Scargle原理更适合处理非均匀采样的数据。

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２００６年第４期
（总第５４期）
牡丹江师范学院学报（自然科学版）
ＪｕｎＩｆｄｎｉｎｒｌｉｒｉｏｒａｏＭｕａｊｇＮｏｍａＵｎｖｓｔａｅｙ
方差期望值为基础，把所讨论的资料按实验周期进行折叠，后分为Ｉ，每组求均方差，对Ｉ然ｎ组对再ｎ组求平均（）若数据中存在周期，这个周期，且与实验周期一致，均方差（）就达到最小值．
２Ｊｒｅｉｈ方法的实际运用ｕｋｖｃ
ＴｏａＮＯ５ｔｌ４
一
பைடு நூலகம்
种用于不均匀采样频谱分析的新方法＊
袁聿海
（州大学实验中心，东广州５００）广广１０６
摘要：引入Ｊｒｅｉｕｋｖｈ方法来处理实际中所遇到的非均匀、理想状况下采样的频谱分析，合Ｋｉｅ方ｃ非结ｄｒｇ
ＮＯ４，０６．２０
ＴｏａＮＯ５ｔｌ４
对于上述两种不同的采样点，过采用通Ｊｒｅｉｕｋｖｃｈ方法处理得到了类似的结果．这种方法在天文学中已经得到了较好的应用，文献Ｅ１在５中，者通过对射电星体Ｏ１＋４８这个源的光作２９２学波段（３进行周期分析（可看作是频率分图）也析）得到了图４所示结果．去除了１年的整数，在倍的伪周期后，以清晰地看到该源的光学波段可
通过对比的方式，同频率的均匀采样点和以不均匀采样点为例，介绍这种方法．来对于均匀采样点，用Ｊｒｅｉ采ｕｋｖｃｈ方法处理时，得到如图１示的结果，所由图１可以看到，当ｆ一００Ｈｚ（Ｔ一１．１／ｆ＝１０ｓ时，达到了最０）小值，以００所．ｌＨｚ是此均匀样本采样的频率．
法对结果进行了处理。通过此方法在天文学中的实际应用阐述了该方法的有效性．并关键词：频谱分析；差；样样本方采
［中图分类法］Ｎ０４［Ｔ１文献标识码］［Ａ文章编号］１０－６８（０６Ｏ —０２一Ｏ０３１０２０）４０６２
图ｉ均匀样本采样的输出结果
１Ｊｒｅｉｈ方法ｕｋｖｃ
Ｊｒｅｉｕｋｖｈ方法是由Ｊｒｅｉｃｕｋｖｈ在１７ｃ９１年针对天文中长周期光变的问题提出的．种方法以均］这
对于不均匀采样点，采用Ｊｒｅｉ当ｕｋｖｃｈ方法处理时，得到图２所示的非均匀采样数据点，由图２可以看出，ｆ一００Ｈｚ（Ｔ＝１当．１／ｆ＝１０ｓ＝０）＝时，达到了最小值，以００是此非均匀所．１Ｈｚ采样样本的频率．
变换理论，通过给定变换函数的关系，来处理此类问题ｒ，等．２等］这些变换理论一般都涉及到了比较复杂的数学变换，以限制了它们在实际中的推所广应用．文提出一种比较简单的处理此类问题本的方法—— Ｊｒｅｉｕｋｖｈ方法，该方法在天文学中ｃ已经得到很好的应用．］
ＦＨｌ
图２非均匀样本采样的输出结果
收稿日期：０６０７２０ — ３０
＊基金项目：国家９３计划（ＫＢＦＧ１９ｏ５）广东省人才基金（２１）７ＮＲＳ９９７４，Ｑ０１４
・６２・
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ＺＯＯ６年第４期（第５总４期）
牡丹江师范学院学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆｄｎｉｎｒｌｉｅｓｙｏｒａｏＭｕａｊｇＮｏｍａｖｒｉａＵｎｔ
ＮＯ４，０６．２０
＿ —ｇｖ厂一ｖ￣－
，
表示谱线平衡时的位置，
表
示极小值．对Ｊｒｅｉ针ｕｋｖｃｈ方法的处理结果，把先可能为真实频率的点都选出来，后再通过此法然进行分析，汰掉不恰当的点，而可以得到真实淘从
采样定理作为数字信号处理的基础，绘了描有关等间隔均匀采样的问题，没有涉及到非均却
匀采样情况，而这方面内容在电子、天文等领域内是非常重要的，如试验数据的长周期规则变化、星系的长周期光变等．国内外对于非均匀采样频谱分析处理的问题，主要是基于均匀采样理论在非均匀采样领域的应用，如利用ＦＴ（速傅立叶变换）通过线Ｆ快，形插值原理和抛物线插值原理，者根据小波］或