《表5 标准轮廓与时长1 s含噪轮廓的相关系数》

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《基于小波变换与压缩感知的脉冲星TOA估计》

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这是由于当数据时长较短时，脉冲星波形有大量噪声，方法1和方法2在恢复算法过程成没有去掉噪声的影响。而方法3经过小波变换后可以去除噪声的影响。如图3所示，时长为1 s的信号X1含有大量的噪声，和标准信号Xi相比差别很大。当经过多级小波变换后，随着小波级数的增加，X1与Xi差别越来越小。它们的相关系数如表5所示，虽然在图3（a）和图3（b）（对应的1级分解和2级分解）中X1与Xi的相关系数比较小，但随着逐级分解，两者的相关系数在4级以后可以达到0.9以上。进一步验证了相比方法1和方法2，该方法可以在短时去除噪声的影响，更加准确的估计TOA。