随着计算机技术和数字信号处理技术在工程应用中的速度发展,数字化产品的应用越来越广泛。信号采样和信号处理的研究成为目前科学研究的一个重点。随着高速采样技术的发展,对非均匀采样信号的研究成为信号处理领域的一个重要的研究内容,本文结合非均匀采样的理论和实际应用,提出两种非均匀信号的采样方法和两种非均匀采样信号的处理方法,并研制出基于数字信号处理器的非均匀采样系统。本文首先介绍了非均匀的采样方法、非均匀采样信号的特点、非均匀采样信号的傅里叶变换分析。分析非均匀采样信号的优缺点,根据非均匀采样信号的特点提出本文的研究内容。非均匀采样可以突破经典采样定理的限制,使得采用低采样频率系统可以检测到高频率的信号。但非均匀采样对噪声更加敏感,使得非均匀采样的抗噪性能较低。本文针对微弱信号的检测,首次提出一种基于信号幅值的非均匀采样方法,该采样方法针对微弱信号的特点,设置采样阈值,根据采样阈值尽可能多的采样被噪声影响较小的信号,抛弃被噪声影响较大的信号。对这样采样后的信号进行处理,相当于提高了采样的抗噪性能。通过非均匀采样的傅里叶变换分析信号,可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,该方法可以有效检测出信噪比低于-15dB的信号。非均匀采样将由于采样引起的混叠信号随机分布到整个频谱,从而降低了混叠信号频谱的大小,但在所有频谱上,都出现一定幅度的频谱噪声。如果信号中含有多个不同幅值的信号,非均匀采样引起的频谱噪声将淹没信号中的小信号的频谱,导致无法检测出小信号。本文提出了两种方法解决非均匀采样小信号的检测问题。首先从采样角度提出一种非均匀周期采样方法,该方法在一个周期内进行非均匀采样,从而使得非均匀采样的随机性中含有周期性。非均匀周期采样介于均匀采样和完全非均匀采样之间,既具有非均匀采样可以抗混叠的优点,又具有均匀采样的频谱特性。非均匀周期采样可以降低非均匀采样引起的频谱噪声,可以检测出幅度相差10倍以上的两个信号<WP=5>成分。为了解决小信号的检测问题,从非均匀采样的信号处理算法上,提出一种非均匀采样信号的陷波方法,首次将陷波方法应用于非均匀采样。该方法可以根据需要,应用陷波器抑制某个特定频率的信号。如果信号中存在幅度不等的两个信号。采用陷波方法抑制大信号的频谱,随着大信号的抑制,由于大信号引起的混叠频谱也将随之降低,从而呈现出小信号的频谱,使用该方法可以有效检测出幅度相差100倍以上的两个信号成分。非均匀采样信号的频谱分析一般使用非均匀的傅里叶变换方法,但傅里叶变换方法在所有频率段上具有同样的频率分辨率,不能同时兼顾低频和高频信号的检测。为了解决傅里叶变换出现的问题,本文提出非均匀采样信号的小波变换方法,给出变换函数关系使得非均匀采样信号满足小波变换的两个基本条件。采用对均匀小波的非均匀化实现非均匀小波,以非均匀小波分析非均匀采样信号,得到非均匀采样信号的频谱。文中还说明了非均匀小波变换的抗混叠的原理以及对信号频谱的检测方法。以上所提出的方法都对各个不同的信号进行了一系列的实验,验证了所提出方法的正确性。本文研制出实际的非均匀采样系统,该非均匀采样系统以数字信号处理器为核心,采用可编程逻辑器件产生非均匀采样时钟,该时钟控制模数转换器件采样,实现非均匀采样。非均匀采样信号送到数字信号处理器进行算法分析,得到信号处理结果,该结果通过USB接口传送到计算机进行分析、显示、保存以及传输。并在该系统上进行实验,验证了基于信号幅值的非均匀采样方法及其信号处理方法,得到较好的实验结果。最后对本文的主要研究成果进行了概括,并指出了本领域需要进一步研究的问题和探讨方向。