各类电磁干扰的增多使得频谱监测管理的工作难度不断加大,在噪声影响下,一些信号甚至有了被淹没而成为微弱信号的风险。本论文针对此类信号,在实时频谱分析仪设备基础上,以高斯白噪声为主要干扰,研究微弱信号的检测与提取方案。本文首先针对不同频谱监测环境,对常规算法进行使用条件与特点的仿真对比,在此基础上设计改进的检测方案,并开发和测试能够实现方案的软件。论文主要工作包括以下三点:1、多尺度变步长自适应滤波方案设计。本文使用将小波变换的多尺度思想与变步长LMS算法相结合的组合方案,同时为进一步提高效率,对常规步长变化公式中的参数进行自适应化,使其同样能够根据现状实现自适应变化。自适应滤波实际上是对信号不断逼近的过程,因此其更适合用于检测具有稳定无突变性质的待测信号。2、多频段随机共振检测方案设计。本文针对随机共振方法中绝热近似理论只适用于小频率微弱信号的缺点,在归一化尺度变换方式的基础上,进一步将整个监测频段收缩至可产生随机共振效应的频段,实现对频段的检测,同时,针对随机共振只能检测单频信号的情况,使用小波变换实现对待测信号的频段分离,将分离后的各频段信号分别通过随机共振系统来达到对多频信号检测的目的。随机共振方案可用于某些具有周期特性的微弱信号,如设备故障诊断中所检测的振动信号等。3、在现有频谱分析仪架构基础上,使用MFC类库,设计能够实现常规及改进算法的软件方案,完成微弱信号检测功能的开发,并进行软件测试。最后软件测试的结果证实了算法方案的可行性,同时证明了检测软件能够正常工作达到了预期目标。