WVD-HOUGH变换对线性调频信号的仿真。

简介：
WVD算法能够同时呈现出信号在不同时间尺度和频率维度上的能量密度和强度信息，并且其精度相当可观，尤其在处理线性调频信号时，展现出最佳的时频聚焦特性。 相较于此，HT算法则能够将待检图像中的参数曲线在参数空间中汇聚，从而形成与该曲线对应的参数峰值。 将WVD和HT相结合运用，能够显著提升整体表现。 值得注意的是，由于LFM信号在WVD分析中，其自相关项的能量分布呈一条直线且始终为正值，因此经过HT处理后，能够清晰地体现为一个锐利而尖锐的峰点；然而，WVD中的交叉项能量幅度则会呈现正负交替的变化规律，因此经过HT处理后不会产生峰值。 此外，对于伴随高斯白噪声背景的情况，噪声的WVD分布是分散的特性决定了它不会形成峰值。 因此，WVD-HT方法在应对白噪声背景以及混响干扰等复杂场景时也表现出优异的效果。