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针对连续波探测系统存在抗干扰能力弱、目标信号特征利用不充分的问题,提出了基于回波信号包络增长率和变化趋势的目标识别方法.该方法将典型目标信号包络划分为指数上升区、线性增长区和增长饱和区三个部分,并利用包络增长率和变化趋势两个特征来加以识别和区分.采用基于拉格朗日乘数法的滑动窗多项式拟合算法对实验测得的目标信号包络曲线做平滑处理,并通过差商法计算得到包络增长率和变化趋势.实例计算结果表明:提出的方法对指数上升区、线性增长区和增长饱和区的识别率分别达到88.2%、82.7%和91.3%. 相似文献
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针对Mallat小波变换在算法原理上不具备数据流动性,无法满足连续采样信号实时消噪处理要求的问题,介绍了一种基于Mallat算法改进的垒墙式小波变换算法,分析了该算法所具有的数据流动性,推导了数据流动性与小波分解层数的关系,并将该算法运用到被加性高斯白噪声污染的鱼雷电磁引信目标信号的实时消噪处理中,选取双正交样条小波作为小波元,并对目标信号做两层小波分解与重构。通过MATLAB环境下的仿真试验,验证了采用该算法实现连续采样信号实时消噪的可行性。消噪后的目标信号具有失真度较小,波形平滑的特点。 相似文献