随着计算机技术和数字信号处理技术在测量仪器中的广泛应用，现代测试仪器已逐渐实现了平台化、智能化结构，即微处理器已成为现代仪器的核心。在这一通用仪器硬件平台上，采用不同的数字信号处理算法，不仅可提高测试准确度，而且还可代替某些仪器，完成从信号产生到信号指标解析等多种测试功能。因此研究更快、更有效的数字信号处理算法是现代仪器平台技术中十分重要和关键的问题。本文着重研究了周期信号高精度分析、信号参数快速估计、基于小波分析的信号测量和瞬时信号检测、小波分析在雷达信号处理中的应用等，主要贡献包括： 1．提出一种周期信号高精度分析算法。首先，深入研究了抽样定理对正 弦信号的适用性，提出周期信号截短原则；然后提出了抽样数据实时 补偿算法，而现有的周期信号分析方法大多采用DFT加窗和内插技术， 不仅计算量较大，不适宜实时信号处理，而且其应用范围窄。分析实 验结果表明，补偿算法与未补偿的分析算法相比，频谱泄漏改善50％ 以上，并且运算简单 2．研究了噪声环境中周期信号参数估计问题。首先研究相位内插（PIE） 算法，提出了基于DFT内插技术的周期信号频率估计方法，其渐进均 方误差与Cramer-Rao界同阶(N^-3)，然后给出了信号频率、相位和幅 度的最优估计算法，其最大渐进方差为Cramer-Rao界下限的1.65倍。 而国外同类算法的渐进均方误差为O(N^-1)，并且运算量较大；虽然近 年来国外提出了运算简单的最小均方估计算法，但其频谱分辨率较低。 3．提出了一种基于小波变换的信号功率测量算法。利用小波时频联合分 析技术，可得到信号在不同频带中的分布。与FFT方法相比，小波分 析方法改善了信号谐波分析性能，而且实现简单。另外，还针对短数 据谱估计问题，提出了小波谱估计方法，其频率分辨率要高于FFT方 法。 4．提出了一种利用小波变换检测瞬时信号的方法，能在较低信噪比下正 确检测到信号和估计出它的到达时间。还推导了相应的检测统计量及 其统计分布特性。理论分析和计算机模拟结果表明，本方法是有效的， 摘要—— 是提高检测性能的一种新途径。 5．将VXI总线雷达测试系统作为仪器平台，在该平台上实现了基于小波 分析的目标检测方法一能量特征矢量法，提高了雷达系统的目标识别 能力；并将小波分析用于测量散射波波达时间及去噪，去除了白噪声 和时间抖动噪声的影响。而传统的雷达一般没有自动测试系统，难以 进行整机指标测试；其信号处理是基于傅氏变换的，它对于雷达瞬态 信号这样的突变和非平稳信号难以获得较理想的结果。 本文所研究的算法都已在计算机上实现，实验结果验证了本文所研究算法的正确性和优越性。