代表两个波的叠加的 GUI，例如教学。 干扰和节拍可以可视化。 指责的印象是可能的。

真实场景下的地杂波模拟是雷达系统射频仿真的重要内容,文章假设机载脉冲压缩雷达的地面背景为平坦的中等干度裸地,深入研究了真实场景下宽带雷达地杂波的实时性重构算法。文章第一部分利用小微扰法和Weibull分布模型研究了背景的后向散射特性;第二部分利用子带分割原理计算了归一化的宽带地杂波功率谱;第三部分首先在不考虑多普勒效应的情况下通过推导证明无多普勒频移的宽带地杂波功率谱等于归一化的宽带地杂波功率谱与发射信号功率谱的乘积;第四部分提出了一种包括多普勒调制算法在内的基于杂波频域特征的宽带地杂波模拟算法,并且给出了仿真结果,证明了算法的有效性。

小波分析的思想可以追溯到1910年Haar提出的小波标准正交基，但小波分析这一概念是1984年由法国地球物理学家Morlet在分析地震信号时提出来的。当时Morlet发现（现在已经是非常清楚的事实），短时傅里叶变换在时、频分辨率方面的矛盾使得固定时宽的加窗方法并非对所有非平稳信号都合适；也就是说，窗宽应该依据非平稳信号的变化自动调节，形成所谓的小波。 真正的小波分析研究始于1985年，当时由Meyer构造的函数系（Meyer基）对小波分析起到奠基作用[94]。后来1988年Mallat提出多分辨分析的概念，给出构造正交分析小波的一般方法，并由此提出小波分解和重构的快速算法——Mallat算法，使小波分析取得突破性进展[95, 96]；同时，Daubechies构造了具有紧支撑的光滑正交小波——Daubechies紧支正交小波[97, 98]。随后，正交小波被进一步推广和发展，产生如正交小波包、半正交小波、双正交小波、正交多小波等新的正交小波[99~102]。这些小波被广泛应用到信号分析、图像处理、数值分析、地震勘测、语音处理等众多工程领域。 本章主要介绍小波分析的基本内容，包括连续小波变换、二进正交小波变换、多分辨分析、Mallat算法、Daubechies紧支正交小波及典型应用。

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

通过matlab使用小波分析方法实现对信号进行故障分析和特征提取

小波变换原理： 小波变换的含义是把某一被称为基本小波（mother wavelet）的函数作位移τ再 在不同尺度α下，与待分析信号X(t)左内积，即 式中，α>0，称为尺度因子，其作用是对基本小波Φ（t）函数作伸缩，τ反映 位移，其值可正可负，α和τ都是连续变量，故又称为连续小波变换（continue wavelet transform， 简称CWT）。在不同尺度下小波的持续时间随值的加大而增 宽，幅度则与反比减少，但波的形式保持不变。 傅里叶分析是将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加，同样小波分析 是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波函数 经过平移和尺度伸缩得来的。 二、小波变换

内含有AD原理图、matlab仿真、报告。 降压斩波电路适用学习。

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波形发生器广泛地应用于各大院校和科研场所。随着科技的进步，社会的发展，单一的波形发生器已经不能满足人们的需求，而我们设计的正是多种波形发生器。