在有線遙測(cè)過程中，它受到噪聲信號(hào)的干擾，并產(chǎn)生波形失真和噪聲干擾的問題。
　　了提高遙測(cè)的準(zhǔn)確性并容易評(píng)估波形，有效消除噪聲信號(hào)并保留實(shí)際信號(hào)。用小波分析理論在噪聲消除中的優(yōu)勢(shì)，引入小波去噪方法，獲得良好的去噪效果。纜故障;測(cè)試信號(hào);小波去噪;算法改進(jìn)CLC編號(hào)TM文件識(shí)別碼項(xiàng)目編號(hào)1673-9671-（2010）081-0119-01原始測(cè)試信號(hào)未變形，因此現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試儀非常很難用這個(gè)信號(hào)確定故障距離。
　　此，每個(gè)電纜故障測(cè)試儀的制造商已經(jīng)處理了儀器中的信號(hào)，從而保留了有用的信號(hào)，屏蔽了不必要的信號(hào)，礦用電纜并且產(chǎn)生的波形盡可能接近形狀。型的波形，測(cè)試人員能夠判斷。波分析作為一種新型的時(shí)頻分析方法，由于其良好的時(shí)頻定位和Mallat快速算法而受到越來越多的關(guān)注。波分析的一個(gè)重要應(yīng)用是一維小波信號(hào)噪聲處理，它允許同時(shí)進(jìn)行時(shí)頻分析，具有時(shí)頻局部化和可變分辨率特性。其特別適合處理非平穩(wěn)信號(hào)。于信號(hào)和噪聲模極大值表現(xiàn)出不同的小波變換趨勢(shì)，因此小波去噪是基于模極大值的原理。
　　Mallat使用奇異信號(hào)和隨機(jī)噪聲來修改小波變換的尺度空間中模塊最大值的傳播特性（基于模塊的最大值的小波去噪方法）。模塊最大值重建小波系數(shù)的問題是復(fù)雜的。
　　一種簡(jiǎn)單的方法是在每個(gè)尺度上重新定義小波系數(shù)，然后執(zhí)行小波重建。波降噪方法的改進(jìn)軟閾值降噪方法的基本原理對(duì)于信號(hào)f（t）L2（R），如果（1）滿足t0（k是數(shù)字） （）），則α是f（t）。Lee的索引，它是一個(gè)表示信號(hào)奇異性的數(shù)字函數(shù)。果信號(hào)變化更慢，則Leeα指數(shù)更大。果信號(hào)的Lie指數(shù)為α> 0，則信號(hào)的小波變換系數(shù)的最大模數(shù)隨著標(biāo)度的增加而增加。

　　果α<0，則信號(hào)的最大小波變換系數(shù)遵循標(biāo)度。加和減少。論上，已經(jīng)證明Lie的白噪聲指數(shù)是α<0，并且其小波變換系數(shù)的最大模數(shù)隨著尺度的增加而減小，而信號(hào)的Lie指數(shù)步驟α= 0，其小波變換系數(shù)模塊的最大值不變。射波的上升沿或下降沿基本上與俯仰信號(hào)的跳躍部分相同，并且通過電纜的衰減來降低剛度。Lee的指數(shù)> 0，最大小波變換系數(shù)隨著尺度的增大而增大。旦以這種方式處理了小波系數(shù)，就可以認(rèn)為處理后的小波系數(shù)是由信號(hào)產(chǎn)生的，并且可以通過重建處理后的小波來獲得衰減信號(hào)。體過程如下：對(duì)包含噪聲的信號(hào)執(zhí)行二進(jìn)制信號(hào)在小波分解過程中，得到每個(gè)尺度的小波系數(shù);），小波系數(shù)處理如下:)一旦重構(gòu)處理的系數(shù)，就獲得斷開的信號(hào)。進(jìn)的軟閾值降噪方法傳統(tǒng)的軟閾值降噪方法的閾值λ是固定的，這種降噪方法計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，構(gòu)成了一種相對(duì)粗糙的去噪方法。而，我們知道隨著尺度的增加，小波白噪聲系數(shù)的最大值逐漸減小，并且有用信號(hào)的小波變換系數(shù)的最大值隨著尺度的增加而增加。始軟閾值方法沒有得到很好的利用。個(gè)法律。

　　以想到，如果隨著分解比例或增加的增加可以逐漸減小固定閾值λset，則可以大大衰減噪聲信號(hào)并且進(jìn)一步保留有用信號(hào)。據(jù)電遙測(cè)信號(hào)和噪聲信號(hào)，改進(jìn)的軟閾值的噪聲抑制方法之間的差別被采用：結(jié)果表明，該噪聲信號(hào)可以被有效地消除，并且信噪比大大提高。于以200MHz的采樣頻率采集信號(hào)，因此第一標(biāo)度上的采樣信號(hào)的高頻分量主要是噪聲。此，必須重置保留信號(hào)的第一系統(tǒng)上的小波變化系數(shù)的估計(jì)。設(shè)噪聲幅度分布與正態(tài)分布一致，則使用等式（3）來估計(jì)第一尺度上的噪聲的最大小波變換系數(shù)模數(shù)λt（如果概率是大于λt的噪聲幅度的絕對(duì)值小于0.1％，K取3.3）。于小波變換噪聲系數(shù)隨著尺度的增加而逐漸減小，因此通過等式（4）估計(jì)尺度j2上的噪聲的小波變換系數(shù)的最大值λj，然后通過等式（5）計(jì)算保留信號(hào)的小波變換。

　　
　　計(jì)系數(shù)，最后根據(jù)重建重建信號(hào)。論小波降噪為非平穩(wěn)信號(hào)的噪聲抑制提供了無可比擬的優(yōu)勢(shì)。實(shí)際工程應(yīng)用中，分析的信號(hào)可能包含許多峰值或突變部分，噪聲不是靜止的白噪聲：信號(hào)被分析和處理，首先執(zhí)行預(yù)處理以消除噪音并提取有用信號(hào)。
　　于這個(gè)信號(hào)的去噪，傳統(tǒng)的Fourior分析似乎無能為力。于Fourior分析將信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行分析，因此它不會(huì)在給定時(shí)刻修改信號(hào)，因此時(shí)間軸上信號(hào)的任何突變都會(huì)影響信號(hào)的整個(gè)頻譜。于小波分析可以同時(shí)分析時(shí)頻域中的信號(hào)，因此可以有效地區(qū)分信號(hào)中的突變部分和噪聲，從而實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)信號(hào)的去噪。于小波分析理論的優(yōu)點(diǎn)，基于噪聲信號(hào)的傳播特性和小波分解不同尺度下的實(shí)信號(hào)，采用改進(jìn)的軟閾值降噪方法進(jìn)行緩解。測(cè)信號(hào)。除白噪聲信號(hào)的干擾為故障定位提供了良好的條件，該方法也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域的一維信號(hào)降噪。
　　用數(shù)學(xué)方法來改進(jìn)現(xiàn)有的電纜缺陷檢測(cè)器是測(cè)距儀的發(fā)展方向。
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