3.2.1 d4小波算法

　　D4小波濾波器對：

　　3.2.2 提升型算法流程

　　選擇合適小波以更好的匹配低速目標信號的頻寬;求出對應的預測算子和修正算子系數，對信號完成一定層數的提升變換，提取出最接近的目標信號通道;觀測信號通道，給出目標存在性的判斷。

　　3.3 改進算法分析

　　為了證明本文選用算法的優勢，根據以上所述，利用d4小波算法與FIR濾波方式進行實測比較。

　　經濾波比較可得以下結果：

　　1. D4小波信號波形的縱向幅值在-5Hz到5Hz頻率附近快速下降為0。FIR濾波信號波形下降速度慢，在-25到25Hz處仍有明顯的噪聲信號。

　　2. 處理兩個初始信號時，FIR濾波信號頻域分析相差不大，目標信號識別性不強。小波算法處理信號的差別性很大，肉眼可判。

　　3. FIR濾波的卷積計算中噪聲能量積累明顯，有噪聲能量混雜，易誤檢。小波算法處理的信號干凈，噪聲被有效消除，得到更高的信噪比。

　　3.4 改進型小波變換特點

　　(1)簡單的加減運算特點，可減少運算量開支，減少存儲量。

　　(2)分解和重構變換互為逆變換，計算復雜度一樣，減少編程量。

　　(3)無論對預測或修正步驟，系統操作都是多讀單寫，利于硬件實現。

　　4 小結

　　本文通過對生命信號特征的分析開始入手，根據多普勒的原理，著重講述了連續波生命雷達探測技術的原理與優勢，以及改進型D4小波算法在生命特殊探測信號處理方面的基本原理，并與一般算法進行比較，得出結論：本算法可有效檢測和提取生命信號，并具有其他算法不具備的優勢和特點，為將來的進一步實現化研究起到理論支撐作用。

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