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利用小波系数对带噪信号进行参数估计
引用本文:岑翼刚,尉宇,孙德宝,吴江洪. 利用小波系数对带噪信号进行参数估计[J]. 计算机仿真, 2003, 20(12): 41-44
作者姓名:岑翼刚  尉宇  孙德宝  吴江洪
作者单位:1. 华中科技大学控制科学与工程系,湖北,武汉,430074
2. 船用电子设备研究所军代室,江苏,扬州,225002
摘    要:在该文中,首先利用小波阈值对带噪信号进行了去噪,然后利用小波系数对信号进行了参数的估计,利用小波分解的频段特性,自适应地对不同载频信号选取不同的小波系数层次来估计参数。与其它方法相比较,该估计参数的方法能在较低的信噪比下比较准确的计算出信号的到达时间等重要参数,由于是用小波系数对参数进行估计,因此在一定的信噪比范围内对参数的估计受噪声影响较小。满足准确性和实时性的要求。

关 键 词:信号分析 小波系数 带噪信号 参数估计 小波阈值 频段特性
文章编号:1006-9348(2003)12-0041-04
修稿时间:2002-10-15

Parameters Estimation of the Signal in Noise based on Wavelet Transform Coefficients
CEN Yi-gang,WEI Yu,SUN De-bao,WU Jiang-hong. Parameters Estimation of the Signal in Noise based on Wavelet Transform Coefficients[J]. Computer Simulation, 2003, 20(12): 41-44
Authors:CEN Yi-gang  WEI Yu  SUN De-bao  WU Jiang-hong
Affiliation:CEN Yi-gang~1,WEI Yu~1,SUN De-bao~1,WU Jiang-hong~2
Abstract:In this paper, firstly use the soft-threshold to reduce white noise. Then estimated the signal parameters based on the wavelet transform coefficients. Compare with others, this method can be more accurately estimate the important signal parameters just like the arrival time of pulse. Because we use the cofficients to estimate the parameters, the disturbance of noise is smaller relatively. Approved by the simulations,this method also satisfied the requariments of veracity and real-time.
Keywords:Multiscale analysis  Noise reduction  Arrival time  Parameters estimate
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