[发明专利]一种基于小波分解的暂态信号去噪方法

摘要

本发明涉及一种基于小波分解的暂态信号去噪方法。所述去噪方法包括：采集原始暂态信号；对带噪的原始暂态信号进行多尺度分解，得到不同各层的小波系数；选择小波系数能量增量最大的一层l；在第l‑1层和l‑2层中选择能量较大的一层为最优分解层；选择峰效比最大的小波基是最佳小波基；对分解后的小波系数进行阈值处理，得到经过阈值处理后的小波系数；经过阈值处理后的小波系数与第一层尺度系数进行重构，得到去噪后的信号。本发明利用被测信号的小波多尺度分解过程，自适应选择最优的小波分解层数和最佳小波基。相对于通过固定参数仿真或者各层小波系数的能量得到的分解层数和小波基，本发明所述方案去噪效果更好，普适性更强。

主权项

1.一种基于小波分解的暂态信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集原始暂态信号；步骤2，对带噪的原始暂态信号进行多尺度分解，得到不同各层的小波系数；步骤3，根据步骤2所得的原始暂态信号的小波系数，计算各层小波系数的能量和能量增量，选择能量增量最大的一层为小波系数全时域分布起始层l；步骤4，根据步骤3中所得的小波系数全时域分布起始层l，比较第l‑1层和l‑2层小波系数能量的大小，在第l‑1层和l‑2层中选择能量较大的一层为最优分解层a；步骤5，用所有备选小波基对步骤1采集的原始暂态信号进行小波分解，分解层数为步骤4得到的最优分解层a；计算各个小波基下各层小波系数的峰效比，其中峰效比最大的小波基是最佳小波基；步骤6，对步骤1中采集的原始暂态信号进行小波多尺度分解，分解层数为步骤4得到的最优分解层a，小波基选择步骤5得到的最佳小波基；对分解后的小波系数进行阈值处理，其中阈值选择固定阈值，阈值处理规则选择软阈值方法，得到经过阈值处理后的小波系数；步骤7，将步骤6中经过阈值处理后的小波系数与第一层尺度系数进行重构，得到去噪后的信号。