小波分析在雷达成像处理的应用研究，博士毕业论文，可以供有关雷达专业的同学学习参考

MATLAB小波分析—张德丰（代码）.zip小波分析

2．1 MIMO雷达的收发信号模型 发Ⅳ收的 MIMO雷达有 个发射阵元和 Ⅳ个接收阵元。 个发射阵元发射 个相互正 交的信号s1(t)，s2(t)，⋯，s (t)，即 f。 ( ) ( )d ：f 。 = (1) J s (r)s (r)dr i 0 ≠ (’ 式(1)中 是第 距离单元的起始时间， 是脉 宽，cf1是常数。 第 m个阵元发射的信号s (t)到达位于 方 向的目标时，信号为 P (t)=d1·5 (t—r ) (2) 式(2)中 z- 是相对于第一个阵元的延时，即 rm： (3) ‘ 一 一 ＼-，／ 式(3)中C是光速，d是阵元问距，当 s (t)是窄带 信号时，有 Pm(f)=a1 s (t)e—J m=a1 s (t)e—j m (4) 其中 ： (m一1) (5) a 是传输损耗，可认为对各信号相同，则位 于 处的目标被照射的和信号为 p( )：∑Pm(￡)=al·∑s ( )e—j (6) 写成矢量形式有 P(t)=al (0)s(t) (7) a (臼)=[1，e一 ，e—j2~，⋯，e—j(M一 ) lT是发射阵 列的导向矢量，s(t)=[ l(t)，S2(t)，⋯，sM(t)IT 是发射信号矢量， =2ud·sin0／2。 信号 P(t)经 RCS为 的目标散射，接收阵的 第 n个阵元接收到的信号为 (t)=a2p(t—r)+ (t)=a2p(t)e一 +v (t) (8) 式(8)中 (t)是第 n个接收阵元的噪声，a2是目 标散射系数和传播损耗的总和，则接收信号向量 为 (9) 写成向量形式有 X(t)=a2a，(e)p(t)+v(t) (10) + 、J ／L ] ● ● j d， 一 1 一 ； Ⅳ e 一 e

针对海杂波各种噪声分析，滤波，给出去杂后真实信号的matlab程序

行业-电子政务-基于小波分析的电力系统设备红外图像分割方法及系统.zip

行业-电子政务-基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模拟电路故障诊断方法.zip

主要介绍了浅谈Python小波分析库Pywavelets的一点使用心得，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

小波分析matlab程序 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

如下所示： #利用小波分析进行特征分析 #参数初始化 inputfile= 'C:/Users/Administrator/Desktop/demo/data/leleccum.mat' #提取自Matlab的信号文件 from scipy.io import loadmat #mat是MATLAB专用格式，需要用loadmat读取它 mat = loadmat(inputfile) signal = mat['leleccum'][0] import pywt #导入PyWavelets coeffs = pywt.wavedec(signal, 'bior3.7', level = 5)

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