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。     

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。     

小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用

在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段。包含在振动信号中的突变信号是重要的特征信息。小波分析在在线检测和故障诊断中已逐渐得到了广泛的应用。但采用不同的小波基,分析结果有很大的差异。笔者通过对小波基时频特性进行分析比较并结合故障分析实例和仿真结果,总结了选择合适小波基的一些方法。     

基于小波的宽带雷达信号建模研究

建立了宽带雷达信号模型，讨论了窄带信号模型的局限性，研究了宽带信号的约束条件，提出了以母波为发送信号并以不同尺度和时移的子波来建立宽带回波信号的数学模型，仿真实验表明，基于这些模型，利用连续小波变换实现发波与回波相关函数的计算，即使在低信器比的情况下，仍然是有效的。     

基于小波的宽带雷达信号建模研究

建立了宽带雷达信号模型，讨论了窄带信号模型的局限性，研究了宽带信号的约束条件；提出了以母波为发送信号并以不同尺度和时移的子波来建立宽带回波信号的数学模型；仿真实验表明，基于这种模型，利用连续小波变换实现发波与回波相关函数的计算，即使在低信噪比的情况下，仍然是有效的     

一种新的Eno-haar小波算法

引入了一种新的Eno—haar(Essentially Non-Oscillatory-haar)小波变换算法，并通过仿真实验说明了其在信号以及图像处理应用中具有可行性和有效性，同时也使计算量大幅度的减少．     

ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征雏数高,部分信号特征受噪声污染严重．基于此,采用RelietF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类．仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率．     

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。     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

线调频小波变换及其应用

线调频小波变换是一种新的线性时频分析方法.在介绍线调频小波变换的基础上,比较了短时傅里叶变换、连续小波变换、线调频小波变换在瞬时频率计算方面的优缺点.最后给出了在石油勘探开发中利用线调频小波变换对沉积旋回信号进行分析的一些初步应用.     

小波变换理论及其在信号处理中的应用

详述了小波理论产生的实际背景和发展状况，对小波变换的定义、时频局部性及处理突变信号的能力作了分析．最后，讨论了小波变换在信号处理中的应用，并展望了其应用前景     

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.     

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。     

基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率

提出一种基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率的方法,其基本思路是：对信号进行连续复Morlet小波变换,由变换得到的小波系数的局部模极大值初步提取其小波脊;为降低噪音影响,在初步提取的各小波脊附近选取部分小波系数,通过施加罚函数平滑噪音干扰引起的小波脊变化的不连续性,将小波脊的提取问题转变为最优化问题,采用动态规划方法计算得到新的小波脊;根据小波尺度与频率的关系由提取的小波脊识别出信号的瞬时频率。将提出的方法运用于含噪调频信号进行数值模拟分析和实测索冲击响应信号分析。研究结果表明,基于连续小波变化的模极大值可以有效提取信号小波脊和瞬时频率;采用施加罚函数的方法可有效降低噪音的影响;基于动态规划的方法可有效提高计算效率。     

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。     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。