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     

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。     

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。     

一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的，以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法，是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标，这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前，以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富，也取得了良好的效果，本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法，该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。     

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。     

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。     

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。     

三角样条小波的构造及其在故障检测中的应用

本文首先给出了三角样条函数极其性质,然后在此基础上给出了一种构造三角样条小波的新方法。该方法简单易行,而且构造出的小波具有许多良好的性质,这些对信号处理是非常重要的。最后,将构造出的小波应用于故障信号的检测,与一些常用的小波相比,不但消除了边界效应,而且使故障信号在变换域内能量更集中,从而提高了故障检测的准确性。     

小波分析在振动监测信号处理中的应用

讨论了小波分析的基本原理及确定全局门限值的方法，并运用小波分析对振动监测信号进行消噪和数据压缩处理，大大减小了数据的存储空间，为信号的后期分析奠定了基础。     

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。     

三角样条小波的构造及其在故障检测中的应用

本文首先给出了三角样条函数极其性质,然后在此基础上给出了一种构造三角样条小波的新方法.该方法简单易行,而且构造出的小波具有许多良好的性质,这些对信号处理是非常重要的.最后,将构造出的小波应用于故障信号的检测,与一些常用的小波相比,不但消除了边界效应,而且使故障信号在变换域内能量更集中.从而提高了故障检测的准确性.     

基于集合经验模态分解和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法

真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断。为此,文章提出基于集合经验模态分解(EEMD)的真空泵振动信号小波阈值降噪方法:首先将振动信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)与余项,然后引入归一化自相关函数对IMF分量进行筛选,再对筛选出的IMF分量进行小波阈值降噪处理,最后将降噪后的IMF分量与未处理的IMF分量和余项进行重构,得到降噪后的真空泵振动信号。对仿真与实验信号进行降噪处理的结果表明该方法优于现有的降噪方法,为真空泵振动信号的降噪提供了新的途径。     

小波变换及其在信号处理中的应用

小波理论是近年来兴起的一种崭新的信号分析理论。文章介绍了小波分析的发展历史和基本理论，综述了小波变换在信号处理中的应用。展望了理论的发展前景。     

一种机抖激光陀螺随机漂移小波滤波器设计

根据小波消噪及小波滤波器设计理论,在基于某型机抖激光陀螺随机漂移模型的基础上,利用其状态方程,在消失矩条件的基础上,添加系统模式与小波函数正交的条件,设计出一个适用于特定信号消噪的小波滤波器(bSTA小波)。实验结果表明,bSTA小波滤波器消噪达到满意的效果。     

小波分析在固体发动机试验中振动信号去噪研究

在固体火箭发动机地面试验中，由于燃气喷流噪声的作用，使得测量得到的发动机壳体振动信号中包含有很强的噪声分量。通过对噪声信号与振动信号相关性的分析，确定了噪声对振动信号作用最强的频段，并结合小波分析，小波分析理论，应用频带分离方法对振动信号进行去噪处理，取得良好效果。     

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。     

一维波动方程的小波解法

利用具有紧文集的Datubechies正交小波基函数，构造出了一种新的计算一维波动方程的数值方法——小波解法。由于该方法充分利用了Daubechies小波函数良好的局部性质，并且巧妙地运用了Fourier变换，数值试验表明该方法不但精度高，而且计算量小。     

模态参数识别的小波变换方法

系统地研究了使用调频高斯小波变换识别结构系统模态参数，闻基于系统脉冲响应函数的小波变换的模态参数识别方法，讨论了影响识别精度的因素以及提高识别精度的途径，并针对两自由度问题给出了方法的验证与分析。     

基于模糊函数的雷达辐射源信号分选新方法

当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,对此,提出一种新的分选算法。对接收到的信号首先求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,然后对该二维特征图进行小波包分解,得到八维小波包变换特征（WPT）,最后将类间分离度最优的第二维小波包变换特征Wpt2和第五维小波包变换特征Wpt5作为分选的特征参数。由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,因此转换后的WPT可分性强、稳定度高;大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10dB时,分选准确率最低为90％。     

小波理论及其在信号处理中的应用

文章主要从信号处理的角度阐述了小泼理论,不同的小波和小波包函数具有不同的时间（空间）一频率性质,具体表现为正则度、消失矩、滤波器的幅频和相频响应等。在此基础上,通过例子说明小波理论在通信信号处理中的一些应用。