小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计

分别用Pisarenko谐波估计法、MUSIC算法和ESPRIT算法对三正弦叠加高斯白噪声信号源进行频率估计，附件中有代码说明，编译环境为matlab。-Respectively Pisarenko harmonic estimation, MUSIC algorithm and the ESPRIT algorithm superimposed on the three sine Gaussian white noise signal source for frequency estimati

微弱振动信号的谐波小波频域提取，实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取。-Harmonic Wavelet Analysis of the weak vibration signal frequency domain to extract, weak periodic vibration signal in the frequency domain to extract the strong noise.

信号受到高斯白噪声干扰，从受扰信号中确定并显示谐波信号的频率。-Signal under white gaussian noise interference, is determined from the disturbance of signal and shows the frequency of harmonic signals.