小波变换已经成为雷达信号降噪的主要方法之一，分析了小波阈值降噪在时域上对线性调频信号降噪的缺点，<br>提出了一种新的基于线性调频信号频域的小波降噪方法。首先将信号进行傅立叶变换，然后用小波阈值降噪对信号<br>频谱进行降噪，最后通过傅立叶反变换得到降噪后的信号，并和时域上的小波降噪进行比较分析。研究表明：此方<br>法优于时域上的小波降噪方法。
小波分析在现代信号处理领域，特别是在雷达信号降噪中占据着重要地位。线性调频信号，也称为 chirp signal，是脉冲压缩技术的关键组成部分，它在提高雷达系统的距离分辨率和测速精度方面发挥着重要作用。然而，雷达回波信号常常受到噪声和干扰的影响，降低信号质量。传统的降噪方法，如纯时域法、纯频域法以及傅立叶变换，往往无法同时兼顾时间和频率的精细分析，限制了它们在降噪中的效果。
小波变换作为一种时频分析工具，因其同时具备时域和频域的局部化特性，成为了降噪的理想选择。Donoho-Johnstone 提出的小波阈值降噪算法，是通过将含噪信号表示为原始信号与高斯白噪声的和，然后利用小波变换来分离信号与噪声的系数。阈值策略允许我们区分信号成分和噪声成分，通过设定阈值来去除或减少噪声影响。
对于线性调频信号，传统的时域小波降噪方法存在局限，因为线性调频信号在频域上具有特定的特性。文章中提出了一种新的降噪方法，即先进行傅立叶变换，然后在频域上应用小波阈值降噪，最后通过傅立叶逆变换恢复到时域信号。这种方法充分利用了线性调频信号在频域的特性，能更有效地去除噪声。
实验结果表明，该频域小波降噪方法相比时域小波降噪，能取得更好的降噪效果。这主要是因为在线性调频信号的频域中，噪声和信号的特征更加鲜明，阈值降噪可以更精确地识别并去除噪声。此外，频域处理还可以避免时域处理中可能出现的时频混叠问题，从而提高信号处理的准确性。
总结起来，本文针对线性调频信号的特点，提出了一种结合傅立叶变换和小波阈值降噪的新型降噪策略，该方法在频域内进行降噪操作，显著提升了降噪效果，为雷达信号处理提供了更优的解决方案。这一研究不仅适用于雷达信号处理，还可以推广到其他领域，如通信、声学、地震信号分析等，对于含有线性调频成分且受噪声影响的信号处理具有重要的理论和实践价值。
