子波分析是分析时变信号和非平稳信号的有效工具，而高阶统计量可以有效抑制高斯噪声，是非线性、非高斯信号分析的理想手段。针对舰船辐射噪声是典型的非平稳、非高斯信号，而海洋环境背景噪声服从高斯分布的特点，本文主要应用子波分析和高阶统计量对舰船辐射噪声的特征提取方法进行研究。 本文主要的研究内容与创新如下： 1．研究了舰船辐射噪声复解析子波变换解包络的方法，并利用1 1/2维谱提取包络的二次耦合频率的谐波成份。利用该方法能同时实现滤波和解包络，有效地提高信噪比，突出包络中的周期成份。 2．提出了舰船辐射噪声1 1/2维谱和子波变换交互分析的方法，利用子波变换提取舰船辐射噪声1 1/2维谱中的连续谱和线谱特征，并结合自适应子波神经网络自适应地提取1 1/2维谱的特征参数。研究表明：舰船噪声连续谱和线谱的特征信息相结合，能有效地体现舰船的类别特征。将1 1/2维谱和自适应子波神经网络结合起来，不但能自适应地提取1 1/2维谱的子波特征参数，同时还可以实现舰船目标的分类识别，分类效果较好。 3．首次提出了利用倒双谱进行舰船辐射噪声特征分析和特征提取的方法。在对舰船辐射噪声进行倒双谱特征分析的基础上，定义了解析倒双谱的概念，并用解析倒双谱进行舰船辐射噪声的特征提取。解析倒双谱既充分利用了倒双谱抑制高斯噪声的优良性质，又大大减小了倒双谱的计算量。研究表明解析倒双谱抗噪声性能远远好于解析功率倒谱方法，利用其提取舰船辐射噪声的基频特征十分有效。这也同时验证了高阶统计量方法在舰船辐射噪声信号分析中的优越性。