发生频率碰撞时FH网台信号的分选识别

研究＾「２」「３」表明，为了对ＦＨ（跳频）通信实施有效的干扰，不仅需要获取ＦＨ信号的跳频，跳频范围、还需获取ＦＨ通信的频率集信息。后一问题的解决涉及到在复杂电磁环境下，ＦＨ信号发生的频率碰撞问题。本文试图把小波分析用于在频率碰撞问题的分析处理，并结合其他方法完成在有频率碰撞时ＦＨ信号的分选，以期获得完整的ＦＨ 频率集信息。     

小波变换技术及其在信号调制方式识别中的应用

小波变换（ＷＴ）理论正被广泛地应用于各种通信领域,既可以用作非稳态数据谱分析的短时傅里叶变换（ＦＴ）处理,亦可以用作联系时域分析和频域分析的新工具。应用哈尔小波变换分析法对Ｍ元ＦＳＫ和ＰＳＫ信号的分类识别进行了描述,讨论了可供实际使用的相关统计分析法,最后给出了对１０种ＦＳＫ和ＰＳＫ信号的分类识别模拟结果。     

基于小波包变换和特征选择的雷达辐射源信号识别

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需要，提出一种基于小波包变换和特征选择的雷达辐射源信号识别新方法。先采用小波包变换进行特征提取，再采用基于量子遗化算法的相像系数特征选择法来挑选出小波包特征中分辨能力强的特征。仿真实验结果显示，该方法用较少的特征能获得较高的正确识别率，具有一定的参考价值。     

小波变换用于信号突变点的检测

小波分析的形成是傅里叶分析发展史上里程碑式的进展，小波分析优于傅里叶变换的地方在于它在时域的频域同时具有良好的局部化性质。本文在简单介绍小波变换的基础上，着重介绍了小波变换用于信号突变的检测原理。计算机模拟结果表明，小波变换理论在信号突测中是非常有效的。     

信号包络提取方法从希尔伯特变换到小波变换

本文分别讨论了希尔伯特变换和小波变换的原理、性质和在提取信号包络方面的应用,并进行了分析、对比;说明了小波变换(采用已调高斯小波)除了能够对信号实现正交、提取包络外,还具有带通滤波的功能;从而能提取出优于希尔伯特变换的信号包络。     

基于小波变换的通信信号识别算法

通信技术的数字化已经是现代通信发展的趋势.为识别出通信信号中的数字信号的调制方式,分析了解析信号以及归一化处理后的数字信号经过小波变换后的特点,提出直接提取信号小波变换后的频域特征的算法.该算法无需设置判决门限,可以更简单、直接地实现数字信号与其它信号的类间区分以及数字信号之间的区分.通过仿真表明,该方法可有效区分PSK、FSK、QAM与AM、FM、SSB、CW、噪声.     

小波变换用于信号突变的检测

本文介绍了小波变换用于信号突变的检测原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例，在文中得到验证。理论与实验表明，利用小波变换检测基音与传统方法相比具有独到之处。     

基于小波变换的数字通信信号识别

小波变换对瞬态信息具有较强的检测能力。不同的数字通信信号在码元变化时呈现不同的瞬态信息。分别对幅度未归一化和幅度归一化的3种数字信号（ASK、FSK、PSK）进行小波变换,提取变换后包络方差与均值平方之比作为分类的特征参数,最后利用人工神经网络进行分类识别。仿真结果表明,在低信噪比（5dB）时该算法仍具有很高的识别率。     

基于小波变换的雷达信号处理应用方法分析

小波技术已成为信号处理领域的热点之一，本文在介绍小波分析的一般原理和特点的基础上，重点论述了小波分析在雷达信号处理中的诸多应用以及前景展望。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

小波变换在雷达信号处理中的应用

本文结合雷达信号处理经典和新近的主要技术,探讨了小波变换作为一种新型有效的时－频分析工具应用于这些信号处理方面的价值和潜力。较详细地说明了随着小波变换理论的发展、完善及其在雷达信号处理中的有效应用,将促使雷达信号处理技术得到更新的发展。     

基于小波变换的故障信号分析与检测

讨论了小波变换及其基本性质，探讨基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法，在不同尺度上分析和处理信号的各种频率分量，使信号的奇点，突变点放大，提高信号的分辨率，信噪比。研究小波分析在机械工程信号处理中的应用，提出通过二进小波变换检测信号奇异点的实用技术。利用介绍的模极大值多尺度小波变换的方法，较有效地检测出滚动轴承故障发生的起始点，对在线故障诊断进行了有益的探索。     

基于小波包变换的多址通信

新一代无线通信系统要求大容量、高速率、综合业务、适用于各种环境。为满足上述要求,宜采用ＣＤＭＡ／ＴＤＭＡ／ＦＤＭＡ混合多址方式,其中多载波ＣＤＭＡ已成为目前研究热点。本文提出一种基于小波包变换的多载波ＣＤＭＡ或正交小波包分解复用（ＯＷＰＤＭ）－ＣＤＭＡ通信方式,介绍了其基本结构和主要优点。这是一种很有发展前景的多址通信技术。     

基于小波变换的航空红外图像目标的多尺度识别

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法,并利用 目标边缘特征结合目标边缘特征数据库对目标进行识别。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力;能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作,利用得到的边缘特征及数据库,较好的完成红外目标的多尺度识别。     

基于小波包变换的辐射源信号特征提取和识别

文中基于小波包变换方法,对MSK信号辐射源提取了J-散度特征和能量特征,结合支持向量机分类器完成辐射源的识别,仿真结果表明：两者识别率均达到90％以上,从而验证了基于小波包变换的辐射源识别的有效性。     

连续小波变换的一种快速算法

连续小波变换（ＣＷＴ）由于其优良的特性，在信号处理的许多领域得取了应用，但是ＣＷＴ在实现时有很大的计算量，针对此问题，本文提出了一种利用离散小波变换（ＤＷＴ）实现ＣＷＴ的快速算法，通过理论分析，本文提出了该算法所需的两个滤波器ｆ（ｎ）和ｇ（ｎ）的构造方法和整个快速算法的组织方式，并利用一个技巧对小波系数的尺度间隔进行了细化，最后对算法的计算复杂度进行了简略的定性分析。     

基于小波包变换的雷达辐射源信号识别

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,提出一种以小波包系数的能量比和标准差为特征的算法,并采用BP神经网络进行识别。仿真实验表明,该方法能在较低的信噪比条件下取得较好的识别率。     

密集信号分选的平面变换技术

本文针对密集信号分选这一难题，提出了一种新颖的方法；平面变换技术，在定义一种累积变换的数学公式的基础上，分析了各种脉冲信号的累积变换波形，进而找出一种实现匠极其简单的方法；将密集视频脉发段截取并逐行在平面上显示，通过显示宽度的变换，可以乍到平面上代表各种不同信号的特征曲线，每种特征风线是种信号“调制”波形剔除其要应平均值后，再作累积变换而得到的累积特征曲线，从而可以分选出这些信号。