正弦信号的参数估计问题，在生物医学、测控技术、振动信号分析处理、声纳等领域中有着极其重要的应用价值。正弦信号是在物理量的计量与测试过程中经常遇到的一种信号。在物理量的计量与测试过程中，信号均不同程度地受到噪声干扰，因此由传感器输出的信号，除包含有人们感兴趣的物理量信息外，还包含有大量的噪声。信号特征的提取直接关系到测量的准确性与精确度，是准确进行物理量计量与测试的关键技术。本文对强噪声背景下正弦信号的参数估计进行了研究，主要工作如下：1.提出了正弦信号放大算法。该算法可以提高强噪声背景下正弦信号的相关性，降低噪声对信号的影响，提高信噪比。2.提出了基于小波分解的正弦信号自相关估计算法。该算法解决了在强噪声背景下自相关估计值精度低的问题，可以在较低信噪比下对正弦信号的幅值进行估计。3.提出了基于小波分解的正弦信号双谱估计算法。该算法利用小波分解，构造出新的信号。同时针对利用双谱估计出现伪峰值的问题，对采样信号进行放大，与估计后重构的信号做互相关检验，在强噪声背景下得到较为精确的初相位估计。