本文结合这些缺点，提出了一种新方法。 首先，噪声信号经过模糊滤波器，然后采用软硬阈值折衷方法对其进行处理。 实验结果表明，该方法能够有效消除信号中的噪声，并且具有良好的细节保护。 2、小波阈值去噪方法的基本原理。 一般来说，工程中采集的信号由真实信号和噪声信号组成。 我们以一维信号为例，将包含噪声的信号模型表示为： ，首先对其进行离散采样，得到的N点离散信号就是小波系数。 为了方便起见，简称为Donoho提出的小波阈值去噪方法。 该步骤为： (1)首先获得噪声信号的估计小波系数与真实信号的小波系数之间的差异应尽可能小。 比较常用的是硬阈值函数和软阈值函数。 结合各自的特点，它们具有不同的去噪效果。 硬阈值函数：理论上可以认为真实信号生成的小波系数幅值较大但数量较少，而噪声对应的小波系数幅值较小。 硬阈值处理是指将信号的绝对值与阈值进行比较，小于或等于阈值的点保持不变，大于阈值的点保持不变。 软阈值处理，即将信号的绝对值与阈值进行比较，小于等于阈值的点变为0，大于阈值的点变为该点值的差值和阈值。 (3)利用得到的估计小波系数进行小波重构，得到估计信号，即去噪后的信号。 然而Bruce和Gao在1995年得出的结论是，硬阈值方法的结果由于滤波后的不连续性而存在较大方差，并且重构信号会出现振荡。

软阈值方法对所有大于阈值的系数进行收缩，导致滤波结果偏差较大。 它影响重构信号与真实信号的逼近程度，造成边缘模糊等失真现象。 结合此类问题，有人提出了软硬阈值折衷方法[4-5]。 软、硬阈值权衡函数：当分别取0和1时，上式就变为硬阈值函数和软阈值函数。 仿真实验表明，该方法能够有效降低重构信号的均方误差，提高信噪比。 与传统的阈值去噪相比，有一定的改进。 适当调整a值可以达到不同的去噪效果。 本文取a=0.5，但这只是软阈值函数和硬阈值函数之间的折衷。 它仍然是不连续的，在重建信号时会引起一定程度的振动。 3.改进的新方法。 以上方法都是经过小波变换后的。 ，根据信号和噪声的小波系数特征进行信噪分离。 然而，噪声的方差越大，从噪声中分离信号就越困难。 如果能够对带噪信号进行预处理，则后处理对原始信号变化的影响可以忽略不计，白噪声的方差也会适当减小。 然后采用软硬阈值折衷方法进行去噪，提高了重构信号的信噪比，效果比单纯使用软硬阈值折衷方法要好。 针对以往阈值方法遇到的问题，本文提出了一种新的方法，即模糊滤波器与软硬阈值折衷方法相结合的方法。 模糊理论[6-7]在处理此类问题上具有独特的优势。 因为它不仅可以适当降低噪声方差，更重要的是可以更好地保护信号的细节。 这样可以避免两种方法结合使用时产生“两次”偏差，造成较大的振荡，也可以在使用软硬阈值去噪方法之前，适当减小带噪信号的均方误差，使去噪后的信号更接近真实信号。

假设采样时间间隔为D，采样样本为，则采样信号有两种成分：一种是反映信号状态特征的真实信息，另一种是淹没实际信号的噪声信息。 所以它是一个噪声信号。 滤波是消除噪声信号的过程。 一阶分形模糊滤波器为： 之间： 如果信号是无噪声信号，则越小； 噪声信号越弱，b越大； 该值的好坏将关系到过滤效果的好坏。 当模糊控制参数b值b太大时，噪声在滤波后的输出中衰减不大，信噪比较差； 如果b太小kalman滤波及其改进方法的去噪对比分析，滤波后的输出中噪声会得到很好的抑制，但有用信号的波形失真会很严重。 由于我们使用的是模糊滤波器与软硬阈值折衷方法相结合的方法，因此不容易将b设置得太大（本文中=0.4）。 这样不仅可以更好地保护信号的细节，还可以适当提高信噪比。 预处理任务已经很好地完成了，信噪比得到了很大的提高，并且将通过软硬阈值折衷的方法实现噪声滤除。 4、仿真实验 本文利用MATLAB软件，以含有噪声的块信号为例进行了仿真实验。 采样点数为1024。叠加噪声后信号的信噪比为6.43231。 采用sym8小波进行五层分解，分别采用软阈值。 采用本文提出的方法、硬阈值法、软硬阈值折衷法以及改进方法进行了仿真实验。 结果如下图所示： 10020030040050060070080090010001020 图1 原始信号 10020030040050060070080090010001020 图2 噪声信号 10020030040050 060070080090010 001020 图3 硬阈值（SNR=7.0718，MSE=0.4106）100200300400500600700800900100010201002003004005006007008009001000102010020030040050060070080 090010001020 本文方法（SNR=7.587 0，MSE=0.3826）图 2 显示了添加高斯白噪声后的块信号。 图3、图4、图5分别采用硬阈值、软阈值、软硬阈值折衷方法消除。 噪声后的结果。

从图中可以看出，采用上述方法去噪，信噪比得到了一定程度的提高，但去噪结果并不完整，局部奇异处容易出现振荡和波形畸变。点。 图6是应用本文提出的改进方法的结果。 从图中可以看出，与原方法相比，新方法具有明显的优势。 信号逼近程度高，有效抑制振荡现象。 信号处理后波形平滑，损耗很小。 小的。 同时，在信噪比和均方误差方面也优于其他方法。 5 结论 噪声的存在会降低小波方法的性能。 本文首先采用模糊滤波方法对信号进行处理，然后采用小波阈值法降低处理前噪声的方差，使得​​软硬阈值折衷方法能够实现更彻底的去噪。 实验结果表明，本文改进方法能够有效去除白噪声干扰，去噪效果无论是在视觉上还是在去噪信号的信噪比和均方误差上都有明显的提高。 表明该方法在处理信号时可以获得比较理想的结果，但需要修正的是模糊滤波器和软硬阈值折衷方法中的b都是可调参数。 本文中的值并不是最优的。 具体来说，在这种情况下最优值的选择将是一个迫切需要解决的问题。 飞思科技产品研发中心。 小波分析理论与MATLAB 徐晨，赵瑞珍。 小波分析应用算法[M]． 科学出版社，2004。张景洲，寿国发。 基于小波变换的ECGSingal去噪西北工业大学，2005，23(1)：12-14。 王欣. 一种新的小波阈值方法在信号去噪中的应用与研究[J]. 高压技术。 2008, 34(2): 342-345。 赵瑞珍，宋国祥。 一种基于小波变换的白噪声去噪方法的改进[J]. 西安电子科技大学学报, 2000, 27(5): 619-622. 朱荣福kalman滤波及其改进方法的去噪对比分析，叶念玉。 一种模糊自动控制分形滤波器[J]． 华中科技大学学报，2001, 29(12): 61-63。 模糊分形方法在探地雷达信号处理中的应用[J]． 地质与勘探, 2001, 37(4): 71-72. 一种基于改进的软阈值折衷方法去噪研究 兰超 欧阳林子 摘要：本文分析了传统软阈值方法和硬阈值方法的小波域特点，提出了一种基于软阈值方法的新方法。 采用模糊滤波器对噪声信号进行预处理，从而降低白噪声，硬阈值处理后的信号去噪，仿真实验表明新方法可以有效