【正文】 的窗函數(shù)，因此，STFT對于含有高頻和低頻成分的信號的分析是存在缺陷的。應(yīng)用小波變換檢測噪聲中的信號王世慶　　朱　峰　　盛克敏摘　要　研究了基于小波變換的信號檢測問題，提出了多分辯似然比的概念，表明對檢測問題存在一些特定的時(shí)頻空間，在其中信號的大部分能量得到保存，而噪聲能量很快減少，因此應(yīng)用小波變換，通過對特定的時(shí)頻空間的似然比分析較容易判斷噪聲中是否存在信號。而(4)定義的小波變換的時(shí)頻窗是隨信號頻率自動調(diào)節(jié)的，選擇不同的伸縮因子a,可以得到信號在不同分辨率下的信號成分?！B，在［0,127］，［0,255］與［129,255］應(yīng)用公式（11），都較小。　　作者單位：王世慶　　朱　峰　　盛克敏（西南交通大學(xué)　電磁場與微波技術(shù)研究所　成都　610031）參考文獻(xiàn)　1　Goupillaud P, Grossmann A, Morlet J．Cycleoctave and related transforms in seismic signal analysis．?Geoexpioration, 1984；23:85～102　2　Daubechies I． Orthonormal bases of pactly supported wavelets． Commun. Pure Appl. Math., 1988；XLI:909～996　3　Daubechies I． The wavelet transform, timefrequency location and signal analysis． IEEE Trans. Inform. Theory, 1992；38:617～645　4　Mallat S G． A theory for multiresolution signal deposition: The wavelet representation． IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 1989；11:674～693　5　Mallat S G． Zerocrossings of a wavelet transform． IEEE Trans. Inform. Theory,