小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

小波变换应用于雷达信号处理的潜力和展望

着重讨论了小波变换在雷达信号中的潜在应用，特别是在宽带或超宽带雷达中的应用，进一步讨论了小波变换用于雷达模糊函数分析，信号检测与参数估计和雷达目标识别等问题，最后，展望了小波变换应用于信号处理的前景。     

┻—范数小波方法和雷达弱信号处理

通过建立尺度空间新内积，新范数的方法来构新型小波变换，并且实现了用该系列小波变换对雷达弱信号去噪的目的，研究结果发现该种小波可以设计成具有“正交”性质和可调参数的对称小波变换，采用对一个真实的雷达信号建立仿真信号方法该方法能够有效地检测出弱雷达信号。     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于小波分析的微弱信号处理

应用离散小波变换对微弱数字信号进行分析及处理．离散小波变换具有时频分析特性，能将信号的细微变化反映出来．对实验获取的微弱信号进行小波变换分析的结果表明：离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比，有利于从噪声中提取微弱信号。     

基于时频分析的雷达侦察信号处理技术

现代雷达系统越来越多地采用复杂的非平稳信号波形,给电子侦察系统的信号处理提出了越来越高的要求,不仅需要检测出信号包络,还要对雷达信号分选和识别的关键脉内特征参数进行分析提取．为此,将广泛应用于分析和处理非平稳信号的时频分析技术引入雷达侦察信号处理中,介绍了短时Fourier变换、小波变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,并应用这些方法对雷达常用的线性调频信号进行了时频分析和计算机仿真,仿真结果证实了方法的有效性．     

基于解析信号的小波变换及其应用

提出对信号的解析进行小波变换，从而可直接计算出信号能量的时-频分布.使分析结果能象短时Fourier变换、Wigner分布那样直观地显示出来，解决了小波分析的可视性问题.用这种算法在调频信号的分析、消噪和故障诊断上应用说明了它的优点.     

基于小波变换的等价线性化方法及分析

提出了基于小波的等价线性化方法．并同传统的等价线性化方法进行了比较．小波分析跟传统的等价线性化方法结合起来，可将一个非线性系统转化成一个时变的线性系统．在实验中．采用了连续小波变换和离散的小波变换．实验结果表明：和传统的等价线性化方法比较．提出的新方法解决非线性问题更有效．可广泛地应用于各种非线性系统．进行由随机振动信号激励的非线性系统的分析。     

基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论，对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换，即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来，作小波重构变换，从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

基于数学形态学和小波分解的QRS波群检测算法

为了解决心电图 QRS波群检测的问题 ,研究了一种基于数学形态学及小波分解相结合来检测 QRS波群特征点的算法。数学形态学算法是基于信号局部特征的 ,可以有效地突出信号的峰谷点 ;小波分解对信号做多分辨率分解 ,可以突出信号的特征信息 ,便于 QRS波群检测。实验结果表明 :两种分析方法的结合可以有效地消除基线漂移 ,低频干扰 ,以及大 T波的影响。其 QRS波检出率达到 99.86 % ,从而提高了波形的信噪比     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验;分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果.     

基于小波变换的奇异信号检测研究

奇异信号的奇异点经常携带有比较重要的信息,它是信号的重要特征之一.证明了小波变换能用来检测信号的奇异性,利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,可以分析信号局部奇异性.信号局部奇异性用李氏指数来描述.研究了奇异性检测小波基的选择条件.给出了实例分析,结果表明,小波变换在信号奇异性检测和局部化分析方面具有优异特性.     

映射滤波器信号复小波变换的物理特性

依据信号处理中全通滤波器的理论,设计了从L2(R)到Softy空间的无畸变映射滤波器,分析了该滤波器的特征,研究了在有冗余和无冗余条件下基于该映射滤波器的复小波正、逆变换.结果表明,基于映射滤波器的复小波变换在理论上是完全可行的.由于该变换具有相位信息,可用于阵列信号处理和信号的方向性检测.     

基于Morlet小波时间尺度表示的地下连续墙无损检测

对Morlet小波及其变换特性进行了分析 ,利用其良好的时频正则性及复分析特性 ,把一维检测波映射到二维时间尺度表示 (TSR) -Scalogram谱图上。Scalogram承载了介质结构的丰富信息 ,利用这些信息能够实现对介质的全面分析和缺陷识别 ,辅以Morlet小波变换的实部模极大值 ,可以对缺陷进行准确定位。该方法有效地弥补了基于Hilbert变换的复信号分析 (CSA)、短时傅立叶变换 (STFT)及二次时频表示 (TFR)等方法的不足。对水泥土地下连续墙进行的无损检测结果表明 ,基于Morlet小波TSR的检测方法有较好的实用性 ,它为结构无损检测领域提供了一条新的技术路线。为进一步完善前述方法 ,将Morlet小波与Dergauss小波进行优势联合 ,可以避免模极大值线分叉现象 ,有利于提高定量解释精度。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。