通过分析小波变换处理信号噪声的方法及其在微弱信号检测方面的不够完善之处,提出适合于极低信噪比条 件下小波消噪法的信号检测原理和方法,即通过构造具有可调功能的阈值函数以及对小波分解系数处理方式的优化设计等 方法,在强背景噪声中提取出微弱的信号特征信息,从而实现微弱信号的检测。最后通过Matlab仿真验证该方法的实验效 果,理论和实验结果均表明此方法能较大幅度地改善信号比。这里阈值构造过程中充分考虑到了信噪比因素的影响,并对 小波分解系数的处理也进行了合理优化,从而使得去噪效果有较大的改善。

通过分析小波变换处理信号噪声的方法及其在微弱信号检测方面的不够完善之处,提出适合于极低信噪比条件下小波消噪法的信号检测原理和方法,即通过构造具有可调功能的阈值函数以及对小波分解系数处理方式的优化设计等方法,在强背景噪声中提取出微弱的信号特征信息,从而实现微弱信号的检测。最后通过Matlab仿真验证该方法的实验效果,理论和实验结果均表明此方法能较大幅度地改善信号比。这里阈值构造过程中充分考虑到了信噪比因素的影响,并对小波分解系数的处理也进行了合理优化,从而使得去噪效果有较大的改善。

介绍了最近发展较快的小波分析理论在信号去噪方面的应用，提出了适合于极低信噪比条件下的小波变换去噪法，通过构造具有自适应性的阈值函数以及阈值处理方式的优化设计，可以提取微弱的有用信号特征信息，实现信号恢复。

0 引 言  　　任何一个系统都不可能做到完全没有噪声，甚至有相当多的时候所需要的有用信号被强背景噪声淹没。因此如何从信噪比为负十几dB甚至几十个dB的环境中有效地提取出有用信号显得越来越重要。对于这种微弱信号的检测问题的研究，目前已经取得一些进展，比如随机共振检测理论、分段采样信号的相位关联检测技术以及混沌理论微弱信号检测原理等。虽然各有所长，但在实际运用过程中还存在这样那样的缺陷，不能满足需要。 　　这里介绍了最近发展较快的小波分析理论在信号去噪方面的应用，提出了适合于极低信噪比条件