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Efficient Sensing for Compressive Estimation of Frequency of a Real Sinusoid

机译：高效检测真实正弦曲线频率的压缩估计

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Linear least squares (LS) frequency estimators are popular because they are closed form and easy to implement. However, they are applicable to compressive frequency estimation only after reconstruction. This is because compressive sensing (CS) breaks up the temporal order of the original sinusoidal samples. This correspondence proposes an efficient sensing scheme to obtain CS samples. They are sums of the Nyquist rate samples of the signal. There is no need for matrix multiplications and the random modulator preintegrator. A modified LS estimator is able to estimate frequency directly from the CS samples without reconstruction. This estimator has accuracy that matches the theoretical lower bound, as shown by two examples.
机译：线性最小二乘（LS）频率估计是流行的，因为它们是封闭的形式，易于实现。但是，它们仅适用于重建后的压缩频率估计。这是因为压缩感测（CS）破坏了原始正弦样本的时间顺序。该对应项提出了一种有效的感测方案来获得CS样本。它们是信号的奈奎斯特速率样本的总和。不需要矩阵乘法和随机调制器介入器。修改的LS估计器能够直接从CS样本估计频率而不重建。该估算器具有与理论下限匹配的准确性，如两个示例所示。

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