用于有線網(wǎng)絡(luò)操作的時(shí)域反射信號(hào)檢測(cè)和預(yù)處理技術(shù)的研究小波檢測(cè)用于將反射信號(hào)的奇異點(diǎn)轉(zhuǎn)換為有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域以檢測(cè)和檢測(cè)大大預(yù)先處理錯(cuò)誤。用小波分析的反射波去噪技術(shù)，提出了小波分析最優(yōu)分解層的自適應(yīng)去噪函數(shù)算法。要：本文對(duì)基于cable.Lerreur系統(tǒng)上在時(shí)間域中的反射信號(hào)的檢測(cè)技術(shù)和預(yù)處理的研究是通過(guò)使用小波變換重要分析反射信號(hào)的特殊性在區(qū)域電纜系統(tǒng)的時(shí)間并執(zhí)行檢測(cè)和預(yù)處理。用小波分析有線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)長(zhǎng)度的反射波去噪技術(shù)，基于小波變換的最優(yōu)分解水平，突出了一些函數(shù)的自適應(yīng)算法，誤差不大線性，波速特性關(guān)鍵詞：有線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)長(zhǎng)度;波速特性中圖分類號(hào)：TM7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A項(xiàng)目編號(hào)：1006-4311（2011）23-0150-01簡(jiǎn)介從當(dāng)前的有線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中提取反射信號(hào)是不可避免的[1] 。噪聲問(wèn)題下，這些噪聲電纜網(wǎng)絡(luò)通過(guò)提取和檢測(cè)有用信號(hào)產(chǎn)生電磁濾波器干擾。

　　不降低信號(hào)分辨率的情況下降低信號(hào)中的噪聲并提取有用信號(hào)非常重要。于小波分析反射波降噪技術(shù)正確識(shí)別和檢測(cè)有線網(wǎng)絡(luò)時(shí)域反射信號(hào)是確定域內(nèi)反射精度的關(guān)鍵。線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間。反射波分析小波的分析的分析小波去噪原理變換的信號(hào)預(yù)測(cè)分析容量帶：在每一級(jí)，信號(hào)的小波分析是等于位于該頻率的波組集中式有線網(wǎng)絡(luò)，用于預(yù)處理分析。小波陣列分析模式中的最大值方法用于處理有線網(wǎng)絡(luò)時(shí)間反射信號(hào)時(shí)，濾波前的到達(dá)時(shí)間由波段信號(hào)強(qiáng)度的位置決定。行波中分析的頻率，以及行波的傳播速度的中心結(jié)構(gòu)。據(jù)這些參數(shù)，由于噪聲總是被引入到預(yù)測(cè)有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間反射信號(hào)的過(guò)程中，所以檢測(cè)到的預(yù)測(cè)信號(hào)的小波分析變換值也被重疊值疊加。波分析原始信號(hào)和小波分析變換噪聲值。波分析閾值識(shí)別技術(shù)閾值識(shí)別技術(shù)小波分析技術(shù)原理組合閾值拒絕方法小波分析的主要變換提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)去相關(guān)，允許信號(hào)能量集中在小波分析域中的少量大小波分析系數(shù)。是，信號(hào)的小波分析系數(shù)的幅度大于噪聲的小波分析系數(shù)的幅度;因此，閾值分析方法用于保持信號(hào)的小波分析系數(shù)，并且噪聲的小波分析系數(shù)減小到零。波分析閾值降噪方法在所有尺度上執(zhí)行小波分析分解，保留所有高分辨率和低分辨率小波分析系數(shù)，并允許定義適當(dāng)?shù)拈撝怠６刃∮谛〔ǚ治鱿禂?shù)。義了所有零，高于閾值的小波的分析系數(shù)要么預(yù)先完全保留，要么縮回，這給出了小波的估計(jì)分析系數(shù)。于小波分析函數(shù)選擇的基本小波分析函數(shù)的識(shí)別將對(duì)有線網(wǎng)絡(luò)的降噪效果產(chǎn)生一定的影響。
　　此，降噪的第一步是選擇合適的基本小波分析。有線網(wǎng)絡(luò)選擇最佳的基本小波分析功能，迄今沒(méi)有理論標(biāo)準(zhǔn)。般原理是基于基本小波分析函數(shù)的性質(zhì)，檢測(cè)信號(hào)的特征和分析的具體要求。

　　
　　于信號(hào)波形和所選擇的小波分析基函數(shù)相似，所以信號(hào)中包含的信號(hào)特征接近基本分析函數(shù)的波形。波將被放大，波形包絡(luò)模型通常由高斯近似描述。
　　擇的小波分析基礎(chǔ)應(yīng)該是有線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?；虿ㄐ紊嫌芯€網(wǎng)絡(luò)的近似比例。適應(yīng)確定最優(yōu)分解層數(shù)的小波分析算法根據(jù)前面的分析，為了有效地達(dá)到噪聲濾波和高頻信息保存的目的，有必要選擇不進(jìn)行小波分析和確定最佳分解層的適當(dāng)閾值。數(shù)字也是小波分析降噪算法的關(guān)鍵。定小波分析的分解層數(shù)會(huì)帶來(lái)以下問(wèn)題：小波分析的分解層數(shù)與采樣頻率之間存在一些電纜橋連接。同的采樣率將在同一分解層上給出不同的頻率段;在分析信號(hào)時(shí)，礦用電纜每個(gè)尺度信號(hào)的小波變換等效于有待預(yù)處理的有線網(wǎng)絡(luò)中心頻率的波群。著分析尺度的變化，中心頻率和分析信號(hào)的頻帶范圍也會(huì)改變。
　　前，通常憑經(jīng)驗(yàn)獲得最佳分解層數(shù)[3]的選擇，但獲得的唯一結(jié)果是固定值，并且難以在不同的噪聲環(huán)境中獲得最佳降噪效果。分解層的數(shù)量太大時(shí)，會(huì)導(dǎo)致有用信息的丟失，信噪比會(huì)降低，計(jì)算工作量也會(huì)大大增加。分解層的數(shù)量太少時(shí)，難以區(qū)分信號(hào)和噪聲。前，確定最優(yōu)分解層的方法主要是通過(guò)白噪聲測(cè)試，并且目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造方法來(lái)確定使用所述信噪比作為指標(biāo)的最佳分解層，和基于小波分析系數(shù)奇異譜分析確定最佳分解層的方法。出了基于信噪比（SNR）確定最優(yōu)分解層的方法，建立了一種表示最優(yōu)分解尺度的判斷函數(shù)，提出了一種小波分析方法。應(yīng)確定算法。波分析分解層數(shù)的自適應(yīng)確定算法在小波分析變換的基礎(chǔ)上，信號(hào)多分辨率分析使用兩組濾波器系數(shù){cs，m}和{ds， m}將預(yù)測(cè)信號(hào)x（t）分解成近似分量。細(xì)節(jié)組件。

　　果采樣頻率為f，k為分解的層數(shù)，近似預(yù)測(cè)的信號(hào)分量是頻率[0，F(xiàn) / 2K]過(guò)濾器動(dòng)作之后{CS，M}和的分量細(xì)節(jié)部分已過(guò)濾。{ds，m}動(dòng)作后的頻率在[f / 2k，f / 2k-1]之間。續(xù)有線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)信號(hào)的近似分量經(jīng)過(guò)小波分析分解，頻率在[0，f / 2k 1]范圍內(nèi)的近似分量和頻率為的詳細(xì)分量。
　　[f / 2k 1，f / 2k]的范圍內(nèi)可以獲得。以看出，當(dāng)采樣頻率恒定時(shí)，它隨著分解層的數(shù)量而變化，并且分析的預(yù)測(cè)信號(hào)中的頻帶范圍改變。前識(shí)別算法的小波分析小波分析的變換具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)去相關(guān)性，信號(hào)能量可以集中在小規(guī)模小波分析領(lǐng)域大小波分析系數(shù)的數(shù)量，而噪聲分布在小波分析領(lǐng)域。
　　線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該有大量的小波小波系數(shù)[2]。小波分析之后，信號(hào)的小波分析系數(shù)的幅度大于噪聲的小波分析系數(shù)的幅度。值方法通過(guò)設(shè)置閾值來(lái)保留信號(hào)的小波分析系數(shù)，并將大多數(shù)噪聲的小波分析系數(shù)降低到零。
　　一些情況下，在通過(guò)閾值方法去噪之后，保留高能噪聲或干擾脈沖并且小波分析系數(shù)高于定義的閾值，使得難以找到奇點(diǎn)。小波分析轉(zhuǎn)換中。于小波分析變換具有有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域和頻域中的本地信號(hào)特性的特性，因此適合于預(yù)測(cè)反射信號(hào)的波前的到達(dá)時(shí)間。有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域中反射。論多尺度分析信號(hào)分解小波信號(hào)和白噪聲的分析預(yù)測(cè)電纜網(wǎng)絡(luò)允許以研究信號(hào)的變化和白噪聲的法預(yù)測(cè)不同的理論échelles.Lexplication并且對(duì)有線網(wǎng)絡(luò)報(bào)告的分析進(jìn)一步突出了消除小波分析。
　　聲算法簡(jiǎn)單易行。對(duì)小波分析中的最優(yōu)分解層，提出了一種自適應(yīng)確定算法。

　　算法可以自適應(yīng)地選擇最優(yōu)分解層，以達(dá)到最優(yōu)的去噪效果。
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