1/f类分形信号的小波去噪方法

提出了一种用基于分形信号在不同尺度下小波系数方差来估计噪声方差及分形信号参数的新方法,进而从加性白噪声背景下估计出1/f类分形信号。仿真实验结果表明:该方法简单可靠,有效可行,且事先不需要知道分形信号参数及加性白噪声的统计特性,并对信噪比估计误差有很好的鲁棒性。     

基于小波变换的1/f类分形信号的参数估计

为了估计1/f类分形信号模型———分数布朗运动的自相似参数,对离散分数高斯噪声进行了Haar小波变换。根据细节小波系数方差和尺度的关系,在最小二乘法的基础上推导出一种估计算法。在仿真中,和EM算法相比较,以方均根误差为指标说明了本文方法的有效性和优越性,同时讨论了数据长度和小波分解的尺度对本文算法精度的影响。     

1/f分形噪声理论及其在信号处理中的应用研究综述

从1/f分形噪声类型、分析方法、分形估计、1/f分形噪声产生根源以及在信号处理中的应用等方面,对1/f分形噪声理论和应用研究状况进行了综述,介绍了有关的基本概念、理论和方法。     

OFDM系统信噪比估计新方法

根据无线OFDM通信系统中自适应控制处理的需求,针对Boumard方法的缺点,提出了一种基于前导符号的OFDM系统信噪比估计新方法．该方法充分利用了前导符号和无线信道的频率自相关特性,估计信号和噪声的平均功率,获得系统的平均信噪比．进一步利用信道估计系数,估计出各子信道的信噪比．仿真结果表明,该方法的估计性能优于Boumard方法,且在低信噪比时,估计精度提高了10倍以上．     

基于小波变换的分形噪声白化滤波器

传统的信号检测理论都是基于白噪声背景假设的,当干扰为色噪声时则需要白化滤波．对于１／ｆ类分形噪声,由于其非平稳性和长程相关等特性使传统的白化滤波不能奏效．针对这一情况,利用小波变换设计了一种白化滤波器,实验结果表明该滤波器是有效的．     

心律波动信号的1/f噪声特性分析

心律波动信号具有1/f噪声特性,是非平稳的。该文采用平均功率谱密度方法,分析了基于平均功率谱密度和最小二乘拟合法求正常人和心脏充血患者的心律波动信号的谱参数,发现根据谱参数可以定量地区分正常人与心脏充血患者:大部分正常人的心律波动信号的谱参数大于1,而大部分心脏充血患者的心律波动信号的谱参数小于1,该结论可为心脏病的诊断与预诊断提供一种辅助手段。     

随机分形信号参数的快速估计

从随机分形信息的分数差分方程入手,分析了随机分形信号分数差分后输出信号的归一化自相关函持性提出了彩和了分数差分结果的Ｋ步截尾特性作为测试表达式进行参数估计。该方法实质是寻找一分数阶因子,使随机分形信号通过分数并分后的输出信号最接近白噪声。     

低信噪比下长码直扩信号的符号宽度估计

针对长码直扩信号,提出了一种新的符号宽度估计算法.在基于高阶自相关统计量和最大化相应的自相关系数中得到粗略估计值,然后基于伪码差分解扩的概念和二阶循环自相关函数得到精确估计值.粗略估计步骤在低信噪比和短数据长度下具有鲁棒性,给精确估计步骤提供一个可信的估计范围,从而改善了精确估计步骤的性能;在精确估计时,采用伪码差分解...     

淹没在分形噪声中的心电信号R波检测

针对淹没在1/f分形噪声中的心电信号的R波检测问题,基于小波变换、W iener滤波与自适应差分阈值法,提出一种去除1/f分形噪声、检测心电信号中R波的方法。该方法先将带有1/f分形噪声的心电信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声进行白化,然后利用自适应W iener滤波实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中的有用信号,利用小波重构恢复出有用的心电信号,最后利用改进的自适应差分阈值法检测心电信号中的R波。实验结果表明,该方法能有效地消除心电信号中的分形噪声,准确实时地检测出R波位置。     

DS信号自相关函数的自适应估计

本文介绍了一种对直接序列扩频(DS)信号自相关函数的自应适估计方案，在一定条件下能完全去掉有限带宽干扰的影响。     

低信噪比下多相码信号检测与参数估计方法

针对低信噪比下多相码信号的检测与参数估计问题,提出了基于扩展 Wigner-Hough 变换(WHT)的多相码信号检测与参数估计方法。该方法依据多相码信号在 Wigner-Ville 分布(WVD)中表现为多条平行脊线的特点,通过改进 WHT的核函数,累积了多相码信号 WVD的多条脊线能量,在完成信号检测的同时,估计出多相码信号的调制参数。理论分析和仿真实验结果均表明,该方法能够在较低信噪比下完成多相码信号的检测和参数估计,且不受编码类型的影响。     

Representation of 1/ f signal with wavelet bases

The representation of 1/f signal with wavelet transformation is explored. It is shown that a class of 1/f signal can be represented via wavelet synthetic formula and that a statistically self-similar property of signals may be characterized by the correlation functions of wavelet coefficients in the wavelet domain.     

分形噪声中的雷达目标检测方法

将高阶分形特征用于雷达信号的分析,提取出用于区分目标和杂波的新分形特征－缝隙特性,分析了海杂波与目标回波的缝隙特征曲线,并结合模糊数学的有关理论进行了海杂波与目标回波的缝隙特征曲线,并结合模糊数学的有关理论进行了海杂波背景下的目标检测。仿真结果表明：利用缝隙特征进行了雷达目标的检测,可以取得较分维值检测更高的准确率。     

基于小波变换的舰船辐射噪声检测

分析了舰船辐射噪声（简称舰船噪声）与1／f信号的关系，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对白噪声背景下的舰船辐射噪声进行了检测；推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，并与传统的匹配滤波器、能量检测器进行了比较，计算机仿真结果证明了本方法是有效的，在较低的信噪比下得到较好的检测效果。     

复杂噪声背景下谐波信号频率估计新方法

利用待测谐波信号的周期性及混沌信号能量集中在低频部分的特性,提出一种将倍频法、小波包分解与互谱分析相结合的强混沌噪声背景下谐波频率估计新方法。首先,利用谐波信号的周期性,将采样数据等距取值构造谐波信号倍频的新数据序列,且倍频谐波偏离混沌能量中心频段;其次,利用小波包分析法对新数据进行多层分解,使倍频谐波信号与混沌噪声主能量分离;最后,对谐波信号能量集中的分量进行互谱功率谱分析,估计谐波频率。该方法适用于强混沌信号与强观测噪声共存背景下的周期小信号频率估计。仿真实验结果表明:该方法十分有效,且计算量小。     

两种子波用于1／f噪声相似性分析比较

应用样条子波和Daubechies子波分别对高斯白噪声和4种不同类型的1/f噪声信号进行了相似性分析,对比了分析结果。两种子波在对1/f信号进行相似性分析时,定性结果是一致的;在定量分析中,样条子波优于daubechies子波。