瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科，它与傅里叶变换相比，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，在信号分析中，因为奇异点包含了比较重要的信息，因此信号的奇异性检测甚为必要。本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理，通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换。     

子波去噪在雷达信号处理中应用

在介绍子波变换功率谱计算方法的基础上,提出了一种基于子波变换理论的雷达视频回波信号去噪方法,该方法首先对回波信号进行多分辨分解。确定每一尺度上的门限阈值;然后对信号进行离散子波变换,去除各尺度上低于对应门限阈值的信号成分,再利用离散子波反变换获得了去噪后的视频回波信号。利用该方法对实测雷达视频回波数据进行仿真验证,获得了较好的效果。     

基于子波变换的语音信号压缩

基于子波变换的多分辨分析特性 ,直接采用Mallat多层分解的低频系数进行语音信号压缩 ,并进行了计算机仿真 ,结果表明该方法是有效的、可行的 .     

雷达目标跟踪的子波滤波器

根据子波变换方法对雷达跟踪目标的位置测量数据进行了滤波,通过与传统卡尔曼方法的分析比较和模拟实验给出了目标跟踪的子波滤波的特性。     

基于子波变换谱估计的频率步进毫米波雷达目标成像

根据子波变换所具有良好的时间－频率局域性和逼近性,研究基于子波变换谱估计的频率步进毫米波雷达目标成像方法。由于选用了波动性、衰减性和带通性能好的已调高斯函数作为子波基函数构成一组特性较理想的带通滤波器,对信号进行正交处理,其子波变换同时给出了同相和正交分量。通过信号的功率谱估计,从而获得更好的雷达目标一维距离像。仿真结果表明,这种方法是有效的     

基于子波变换的雷达杂波处理方法

讨论了基于子波变换的抑制低频杂波成分的子波恒虚警处理,抑制高频杂波成分的子波浮动阈值处理和能够同时对杂波的低频成分和高频成分进行抑制的混合杂波处理方法,给出了三种处理模型和相应的杂波处理效果.通过对瑞利杂波和韦布尔杂波的子波系数的统计分布特性与零均值高斯杂波子波系数统计特性进行比较,说明该方法对非平稳分布的雷达杂波的处理具有很好的适应性.     

WT-CFAR雷达杂波处理器

根据子波变换的多尺度分析理论,构造了一种恒虚警雷达染处理器。并对子波分解尺度的选取进行了分析,最后对杂波环境下的雷达信号进行处理,验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

子波变换用于雷达目标回波特征提取的研究

提出了一种用子波变换对雷达目标回波进行特征提取并用神经网络对其分类的新方法，子波变换同时起到了数据压缩作用。用此法对微波暗室中得到的雷达目标回波进行特征提取和分类，对５种飞机模型分类的平均正确率可达９８％。结果表明新方法是十分有效的。     

连续子波变换的高频特性

用基本子波消失矩的大小刻划了连续子波变换的高频特性，讨论了不同子波变换如果具有相同的消失矩，它们的高频特性是相同的，并且具有相同的衰减率。     

小波变换在检测粘接件信号特征中的应用

在对金属与非金属粘接件性能检测的分析处理中，应用小波变换的方法对这种非平稳过程的信号进行分析，有效提取了性能检测所需要的特征参数，为提高金属与非金属粘接件性能检测的准确率和效率奠定了基础。     

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。     

离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构

基于子波空间采样定理，提出了两种离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构，消除了Ｓｈｅｎｓａ算法中形成预滤波器的积分运算，并分析了算法结构的准确性。数值计算实例验证了结构的有效性，最后讨论了用离散子波变换计算了子波级数变换这一公开问题。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

子波分析在反搏波起始点检测中的应用

根据子波变换的奇异点（极值点和零交叉点）在多尺度上的综合表现所具有的表征信号的能力，用二次样条子波作分析，在适度尺度下，子波变换的结果准确地检测出颈动脉脉搏波中反搏波上升沿起始位置点，使高频噪声和低频基线漂移影响都最小．     

基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

从理论上探讨小波变换如何具体确定奇异点的位置及如何进行边缘检测。     

小波变换在奇变信号检测中的应用

根据小波变换的基本概念和理论,给出了实现小波分解与重构的塔式快速算法,基于小波变换用于奇变信号的检测原理,对奇变信号的小波时频分析进行了深入的研究,并通过一个工程实例,说明了小波变换在奇变信号检测中具有广阔的应用前景。     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.     

子波变换及径向基函数网综合水声信号识别

提出了一种基于径向基函数网的水声信号自动识别系统，并在该系统中首次采用子波变换与傅里叶变换相结合的信号预处理与特征提取方法。与实验结果对照表明，该系统在分类准确率、训练时间及系统占用内存等指标上均显示出明显优势。