信号的重建有哪些方法
1. 信号的分解方法有哪几种
有时域分析和频域分析，比较容易掌握的是频域分析，把（周期）信号分解为它的谐波。
2. matlab 信号重建
这是在fs采样率的条件下，用傅里叶反变换推倒出来的，将离散型号变回连续信号。详细推倒的话，随便找一本信号书看看吧。
最后的写成：
Y=求和(X(nT)sinc(π(t-nT)/T)，其中T=1/fs
3. 信号分类的方式有哪三种试说明在这些分类方法中,方波信号各属于什么信号
信号从不抄同的角度可以简单划分为确知信号和随机信号；周期信号和非周期信号；连续信号和离散信号。
方波信号属于连续、周期和确知信号。
1、随机信号和确定信号
2，离散信号和连续信号
3，周期和非周期信号
4，能量和功率信号
5，数字信号和模拟信号
方波：确定信号，连续，周期，功率，模拟信号
其他也有可能，比如非周期的，占空比不一样云云都可能造成不同的结果。
4. 信号有哪些常用的形式
根据数据表示方式的不同，可以分为数字信号和模拟信号两种。其中，数字信号是一种离散式的电脉冲信号，而模拟信号是一种连续变化的电磁波信号。
5. 常见的图像三维重建方法有哪些
简单来分有主动式和被动式两种。
主动式：结构光，激光扫描，超声波成像专,等。
被动式：shape from X(X代表有多属种方式)
常见的X有：Shading, Texture,Stereo, Motion, Photometric, Silhouettes, Defocus, etc.
6. 加速度传感器信号重建的几种仿真方法比较
摘要：在瞬态加速度信号测量中，不同的加速度传感器安装方式会影响内传感器系统容的有效测量频带范围，引起加速度信号高频成分的放大或者缩小，使得测量结果的误差较大。为解决该问题，本文利用频域建模法、频域插值法以及时域建模法对加速度传感器的安装传递函数进行处理，并结合逆滤波技术对畸变的测量信号进行修正与重建，使重建后的加速度信号更加逼近真实的瞬态响应信号，从而减小传感器安装方式对测量带来的影响。详细讨论了三种方法的基本原理，并在Matlab环境下进行了信号重建的仿真研究，获得了相关有价值的认识。实践应用表明，这几种方法均能有效提高信号的测量精度。
7. 信号重建用matlab怎么实现
如果是想把频域数据转化为时域信号，用傅里叶逆变换（IFFT）。
8. 总结信号抽样时需注意的问题,及使用那些方法进行信号的重建。
clear all; clf; N = 200; %采样数量 F = 1; %被采样信号频率1Hz Ts = 0.1; %采样间隔 Fs = 1/Ts; %采样频率 T = N*Ts; %采样时长 n = 0:N-1; %时域采样序列(N个采样) NP = floor( (1/F)/(Ts) ); %1个周期采样点数 %为了清楚显示波形,只画1个周期 nTs = n*Ts; %时域采样时间序列 f = sin(2*pi*nTs); %时域采样, subplot(211); stem(nTs(1:NP),f(1:NP)); title(['采样信号,Ts=' num2str(Ts)]); %下面是为了更好地显示出待采样信号的波形 Ts1 = 0.001; NP1 = floor( (1/F)/(Ts1) ); t1 = [0:NP1-1]*Ts1; f1 = sin(2*pi*t1); hold on; plot(t1,f1,'r-'); hold off; %下面开始用内插法重建信号 %采样信号: x(n)=f %采样间隔: T=Ts %原理(内插法): y(t)=Σx(n)sinc((t-nTs)/Ts) t1 = 0; %开始时间 t2 = 1/F; %结束时间(取信号的1个周期) Dt = Ts/2; t=t1:Dt:t2; fa = f * sinc( Fs*(ones(length(nTs),1)*t - nTs'*ones(1,length(t))) ); subplot(212); plot(t,fa); title('重建信号(内插法)');
9. Matlab怎样进行信号的重建
clear all;
clf;
N = 200; %采样数量
F = 1; %被采样信号频率1Hz
Ts = 0.1; %采样间隔
Fs = 1/Ts; %采样频率
T = N*Ts; %采样时长
n = 0:N-1; %时域采样序列(N个采样)
NP = floor( (1/F)/(Ts) ); %1个周期采样点数
%为了清楚显示波形,只画1个周期
nTs = n*Ts; %时域采样时间序列
f = sin(2*pi*nTs); %时域采样,
subplot(211);
stem(nTs(1:NP),f(1:NP));
title(['采样信号,Ts=' num2str(Ts)]);
%下面是为了更好地显示出待采样信号的波形
Ts1 = 0.001;
NP1 = floor( (1/F)/(Ts1) );
t1 = [0:NP1-1]*Ts1;
f1 = sin(2*pi*t1);
hold on;
plot(t1,f1,'r-');
hold off;
%下面开始用内插法重建信号
%采样信号: x(n)=f
%采样间隔: T=Ts
%原理(内插法): y(t)=Σx(n)sinc((t-nTs)/Ts)
t1 = 0; %开始时间
t2 = 1/F; %结束时间(取信号的1个周期)
Dt = Ts/2;
t=t1:Dt:t2;
fa = f * sinc( Fs*(ones(length(nTs),1)*t - nTs'*ones(1,length(t))) );
subplot(212);
plot(t,fa);
title('重建信号(内插法)');
