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基于小波分析和多重自相关法的微弱信号检测技术 被引量:7

AN INSPECTING TECHNOLOGY FOR WEAK SINUSOIDAL SIGNAL BASED ON WAVELET ANALYSIS AND MULTI-LAYER AUTOCORRELATION
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摘要 离散小波变换具有时频分析特性,可把信号的细微变化反映出来,可明显提高信号的信噪比。在用小波变换进行预处理的前提下,利用正弦信号的特殊性质,在信号未知的情况下,通过多重自相关运算可检测出埋没于噪声中的微弱正弦信号。讨论了多重自相关法在白噪声背景、有色噪声背景等情况下的检测效果,并给出仿真结果。 Discrete wavelet transform (DWT) is a time-frequency analysis technology, which detects the subtle small changes in the signal spectrum and can improve the SNR. Based on the DWT, considering the sinusoidal signal has a particular autocorrelation trait,it is possible to detect the unknown weak signal in power noise. Multiple statuses are studied, when sine signal are disturbed by white noise or colored noise. Finally, the paper offers a simulation results.
出处 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第5期40-41,44,共3页 Computer Applications and Software
基金 河北省科技厅科技攻关项目(编号052035187D-5)。
关键词 离散小波变换 自相关 微弱信号 有色噪声 Discrete wavelet transform Auto correlation Weak signal Colored noise
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共引文献47

同被引文献60

引证文献7

二级引证文献32

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