小波变换在检测奇异信号中的应用

论文介绍了小波变换的基本概念及奇异信号的两种类型，通过应用Founier变换及小波变换对两种类型的奇异信号的处理，表明了该方法在奇异性信号检测和局部化分析方面具有优异特性。     

一种应用小波变换提高SAR距离向分离率的设想

在分析信号和噪声的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ奇异性的基础上，提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计ＳＡＲ中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法，由于小波变换能很好地检测奇异性，因此，为有效提高ＳＡＲ距离向分辨率提供了一个新的途径。最后，给计算机模拟的结果，表明该方法是十分有效的。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

雷达信号脉内特征的小波分析

提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征，介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明，小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。     

一种应用小波变换提高SAR距离向分辨率的设想

在分析信号和噪声的Lipschitz奇异性的基础上,提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计SAR中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法。由于小波变换能很好地检测奇异性,因此,为有效提高SAR距离向分辨率提供了一个新的途径。最后,给出了计算机模拟的结果,表明该方法是十分有效的。     

利用小波变换检测微弱雷达信号

雷达中弱信号的检测是与提高探测性能有关的基本而又重要的课题。雷达的探测距离可用雷达方程以接收机输出信号与噪声之比的函数给出。过去，为了提高信噪比，采用脉冲积累的方法。近几年来又提出用图像处理范围内使用的小波变换收机输出信噪比的方法。因小波变换 利用实空间与傅里叶两个空间内部局部化的小波进行信号处理的，因此希望获得比实空间的脉冲积累法更好的效果。假设接收机内产生的内部噪声是白噪声，那么，通过白噪声的     

雷达对抗侦察中基于广义似然比检测的子带频谱检测算法

根据雷达对抗侦察接收信号的特点,提出了基于动态非均匀信道化滤波的接收结构.重点研究了其中的频谱感知环节,提出了基于广义似然比检测的子带频谱检测算法.该算法首先假设至少含有K个子带不存在信号,再根据K个子带输出估计噪声方差,从而给出了基于广义似然比检测的子带频谱检测算法的检验统计量.对于具有频率先验信息的重点目标,论文给出了基于广义似然比检测快速频谱检测算法.理论分析和仿真表明了算法的有效性.     

两种自适应检测方案的比较

对两种自适应检测方案，Ｋｅｌｌｙ的广义似然比检验（ＧＬＲＴ）和平均电平自适应检测（ＭＬＡＤ），进行了比较，两种方案检测性能ＰＤ的预测量在输入噪声为时间独立但空间相关的零均值复高斯随机变量以及有两个信号幅度呈端利分布的假设条件下进行的。ＰＤ是作为虚警概率，输放通道数，每个通道的独立采样数以及匹配滤波器输出信号噪声功率比等参量的函数来计算的。本文的分析表明：ＧＬＲＴ比ＭＬＡＤ有更好的检测性能。当使用较     

星载角跟踪接收机角误差包络检测

针对星载角跟踪接收机中角误差合成信号的特点，提出一种基于复Morlet组合小波的角误差信息提取方法。该方法首先对星载角跟踪接收机中角误差合成信号的频域特性进行分析，角误差包含在角误差合成信号的包络中，频率上则表现在调制基波的谐波分量处。然后采用Morlet小波作为母小波，根据角误差合成信号的频域特性选取合适的小波尺度参数和位置参数可以有效的提取合成信号包络信息，从而解算角误差信息。在调制基波频率确定的情况下，合适的小波尺度参数和位置参数能准确对调制基波谐波分量进行提取，从而实现角误差的包络检测。该方法对±10kHz范围内的多普勒频偏不敏感，解决载波多普勒估计不准情况下的角误差提取。最后通过计算机中的Matlab对Morlet组合小波角误差合成信号包络提取进行仿真，证明该方法的可行性和有效性。     

小波分析在光纤陀螺信号滤波中的应用研究

介绍了小波分析的理论及小波变换快速算法，给出了光纤陀螺漂移的数学模型，阐明了小波分析在陀螺信号滤波中的应用方法，并通过实验证明了该方法的有效性，为消除陀螺漂移及基座动态干扰提供了一个新的途径。     

小波阈值滤波在过滤PPG信号时的误差分析

近年来,随着人们对心率变异性的认知越来越深入,各种分析心电数据的算法应运而生。小波变换技术在识别RR间期过程中的起到了非常重要的作用。然而小波变换本身存在一定的误差,这种误差产生的原因是由小波变换的本质决定的。该误差对测试数据的影响,需要具体情况具体分析,不能一概而论。本文分析了小波阈值滤波在过滤PPG信号数据时产生误差的原因,并给出了这一误差的实际测试结果。     

小波变换在遥测信号检测中的应用

为了更好地分析和处理弹载固态记录仪所记载的助推火箭在发射时对弹体的冲击和振动信号，本文利用小波变换所具有的空间局部化性质，在对原始采样数据的奇异性及奇异性位置和奇异度的大小的分析中，以及在导弹型号试射实验的后视数据分析中，取得出了良好的分析效果。     

钢丝绳检测信号预处理技术研究

钢丝绳的检测信号具有大量的噪声信号，给断丝的识别带来巨大困难。为了消除噪声，采用剔除野点、滤波和小波分析等方法对检测信号进行预处理，获得平滑的检测信号，给信号的定性分析和定量分析奠定基础。     

基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复

分数阶傅里叶变换(FRFT)是傅里叶变换的一种广义形式。文章首先介绍了FRFT变换的定义;然后分析了Chirp信号的FRFT,在此基础上提出了在噪声背景下恢复Chirp信号的两种方法:一种是基于参数估计,另一种是基于分数阶傅里叶域上的滤波来实现信号重构;最后通过仿真验证了上述分析的可行性。     

雷达信号脉内调制特征的时频分析

以线性调频与非线性调频信号为例 ,对雷达信号的脉内调制特征进行了时频分析。首先 ,通过求取解析信号的瞬时相位微商的方式得到信号的瞬时频率 ;然后引出Wigner分布和小波变换的方法 ,对信号进行分析 ,从而得到了调频信号的时频分布 ;最后 ,对这三种方法作了分析比较 ,指出小波变换方法是进行雷达信号脉内特征分析的有力工具     

图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法

为了克服传统的压缩感知重构中正交小波方向选择性差的局限性,针对图像信号方向性决定了需要在不同纹理区域选择滤波器以使变换后信号能量更加稀疏,提出一种基于自适应方向提升稀疏表示的重构方法。重构时,在每次迭代更新后,根据图像信号的纹理特征选择不同强度方向和信号光滑度的小波基,使得变换后信号能量分布更加集中,并利用小波域阈值处理方法解决信号的重构噪声问题。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节。     

液体火箭发动机启动段振动信号的小波去噪

液体火箭发动机试验启动段的振动信号中包含有大量的噪声分量,通过小波变换的Mallat算法对振动信号进行去噪处理,并通过试车数据对采用的方法进行验证,取得了良好效果,显示了小波去噪在振动信号去噪领域的广泛应用前景。     

基于遥测信号的小波变换与数字滤波联合滤波方法研究

为了弥补数字滤波器不能滤除遥测信号通带内噪声的不足,提出小波变换与数字滤波联合滤波的方法。重点讨论数字滤波器的选择、小波滤波分解级数的确定和小波消噪中阈值的选择。将该方法应用于遥测信号滤波,取得了较好的效果。     

小波变换在检测继电器内小颗粒中的应用

本文叙述了小波变换的原理、性质及算法，介绍了小波变换模的极大值与信号突变之间的关系。最后，沿模极值链成功地把继电器内小颗粒被激振后的瞬时冲击响应信号从背景噪声中提取出来。并作了实验统计来证明其可行性。这对继电器内小颗粒检测系统实现智能化、自动化很有意义。     

小波变换在弹箭遥测数据处理中的应用

由于遥测参数的时变性和各种干扰的影响，传统的Ｆｏｕｒｉｅｒ分析往往不能给出令人满意的处理结果。小波变换是一种同时在时间（或空间）域和频率域内进行局部化分析的新方法；利用小波变换及其自适应性，可以在不同的分辨率下分析和处理数据，尤其是处理非平稳信号。本文介绍小波分析的基本原理，说明利用小波变换将遥测信号在时频平面上表示的方法。在此基础上，将小波变换应用于实测遥测数据的分析和处理，从被噪声淹没的数据中成功地恢复出冲击信号，提高了箭遥数据的信噪比。