基于小波變換的微弱正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法研究.pdf

1、正弦信號(hào)的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,在雷達(dá)、通信技術(shù)、振動(dòng)信號(hào)分析處理、聲吶等領(lǐng)域中有著極其重要的應(yīng)用價(jià)值。正弦信號(hào)是在物理量的計(jì)量與測(cè)試過(guò)程中經(jīng)常遇到的一種信號(hào)。在物理量的計(jì)量與測(cè)試過(guò)程中,有用信號(hào)均不同程度地受到噪聲干擾,所以得到的由傳感器輸出的信號(hào),除包含有人們感興趣的物理量信息外,還包含有大量的噪聲。信號(hào)特征的提取直接關(guān)系到測(cè)量的準(zhǔn)確性與精確度,也是確保準(zhǔn)確進(jìn)行物理量計(jì)量與測(cè)試的一大難題。本文對(duì)小波變換理論下的微弱信號(hào)參數(shù)估計(jì)進(jìn)行了研究,主

2、要工作如下:
　　1.提出了基于小波分解的正弦信號(hào)幅值與相位估計(jì)算法。利用求最小均方誤差估計(jì)量的最小二乘解,解決了在強(qiáng)噪聲背景下估計(jì)值精度低的問(wèn)題,可以在較低信噪比下對(duì)正弦信號(hào)的幅值與相位進(jìn)行估計(jì)。
　　2.提出了一種對(duì)待估計(jì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理的疊加放大算法。該算法可以提高強(qiáng)噪聲背景下正弦信號(hào)的相關(guān)性,降低噪聲對(duì)信號(hào)的影響,提高信噪比。
　　3.提出了基于小波分解的正弦信號(hào)頻偏校正頻率估計(jì)算法。該算法利用小波分解,構(gòu)造出新