主要讨论了两类非平稳过程小波炇换后的平稳性。
非平稳时间序列的状态空间建模技术被用于陀螺漂移分析。
跳频信号是典型的非平稳信号，必须采用非平稳信号处理方法。
以有效信号表征方式处理图像中非平稳信号，对图像进行多分辨率分析。
最后，采用时频域分析较好地分析出非平稳信号的各种尺度信号的特征。
在这方面已经有了大量的理论计算和实验工作可以更好地了解正常空气动力学。
采用特殊定义的变换-对消矩阵，抵消了非平稳噪声的影响；
脑神经信号属于非平稳随机信号，是一类难以进行分类识别的信号。
该方法也可适用于非线性非平稳车辆随机振动研究，对车辆非平稳动态载荷研究有一定参考价值。
此外，还可以定义一个广义的瞬时频率（IF）适用于宽带非平稳信号。
这就需要利用多尺度分析理论进行分析，建立强风下的非平稳风速模型。
脉冲星信号是一种典型的非平稳信号，且信噪比非常小。
在此基础上建立了基于小波分析的非平稳风速模型。
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