小波分析去噪MATLAB仿真实现（包含源代码）

资 源 简 介

小波分析去噪MATLAB仿真实现（包含源代码）

详 情 说 明

小波分析在信号去噪领域具有独特的优势，能够有效处理非平稳信号中的噪声问题。本文针对局部放电试验中采集到的含噪信号，介绍一种基于MATLAB的小波去噪实现方法。

信号特点与去噪需求 局部放电信号通常混杂着两类主要噪声：白噪声和周期性干扰。这些噪声会掩盖真实的放电特征，因此必须进行预处理。传统傅里叶变换难以处理这种时频局部化的噪声，而小波变换的多尺度特性正好适用。

小波去噪实现思路 小波基选择：采用Daubechies系列中的db6小波，该小波具有较好的正则性和紧支性，适合处理具有突变特性的放电信号。 多尺度分解：进行9层小波分解，将信号从高频到低频逐层展开。不同尺度对应不同的频率成分，噪声主要分布在高频部分。 阈值处理：基于白噪声的能量特性估算各尺度阈值，采用硬阈值方法处理小波系数。硬阈值能更好地保留信号突变点，适合放电信号特征。 信号重构：将处理后的系数进行小波逆变换，得到去噪后的信号。

技术要点说明 尺度选择：9层分解可覆盖典型局部放电信号的频带范围 阈值估算：根据噪声能量分布的自适应计算，比固定阈值更具鲁棒性 硬阈值优势：能保留信号边缘特征，避免信号幅值衰减

这种方法通过MATLAB的小波工具箱可以高效实现，其核心在于分解尺度的选择和阈值的自适应计算。相比传统滤波方法，小波去噪能更好保留信号的局部特征，特别适合处理非平稳的放电信号。