應(yīng)用小波變換檢測(cè)噪聲中的信號(hào)畢業(yè)論文-全文預(yù)覽
【正文】 信號(hào)(曲線1)與原信號(hào)(曲線3)的比較，它比在26分辨率下檢測(cè)結(jié)果(曲線2)有更好的邊緣特性?？梢钥吹?，經(jīng)小波變換后信號(hào)從高頻噪聲中逐漸分離，在25，26分辨率下得到波形與只有噪聲時(shí)有顯著差異，在此空間保留了待檢測(cè)信號(hào)的大部分能量，而噪聲能量減少很快，這也在似然比L(rm)中得到體現(xiàn)。但在V6空間得到的對(duì)數(shù)似然比分別為4 ，2 ?！ 《x信噪比為(13)其中s*(n)為檢測(cè)到的信號(hào)。w(t)為噪聲。可以清楚地看到較精微的細(xì)節(jié)即高頻成分被逐漸濾去，這些高頻成分由圖2所示的小波給出。與小波函數(shù)ψ(t)相聯(lián)系的是平滑函數(shù)φ(t)，其二進(jìn)伸縮整數(shù)平移{φm,n(t)=2m/2φ(2mtn)}n∈Z(6)張成的函數(shù)空間序列{Vm}m∈Z被稱為多分辨分析［4］，它在L2(R)空間是稠密的。如果選擇適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)，則可以得到信號(hào)在τ附近的譜特性。上兩式建立了時(shí)域和頻域之間的映射關(guān)系，構(gòu)成觀察一個(gè)信號(hào)的兩種方式，但對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用這是不夠的。噪聲污染信號(hào)的檢測(cè)與波形估計(jì)一直是信號(hào)處理領(lǐng)域的重要課題，有極大的現(xiàn)實(shí)意義，比如受噪聲干擾的雷達(dá)信號(hào)的檢測(cè)。 filter。關(guān)鍵詞 信號(hào)特性分析；濾波器；似然比檢驗(yàn)；小波變換分類號(hào) Application of Wavelet Transform to the Detection of Signals in NoiseWang Shiqing Zhu Feng Sheng Kemin(Inst. of Electromag. Field and Microwave Tech., Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)Abstract Signal detection based on wavelet transform is studied, and a concept of multiresolution likelihood ratio is put forward. It is shown that there exist some particular spaces in time domain, in which most of
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