利用小波熵自适应去噪并求出各层熵值NED

资 源 简 介

利用小波熵自适应去噪并求出各层熵值NED

详 情 说 明

小波熵自适应去噪是一种结合小波变换与信息熵理论的信号处理方法。其核心思想是通过分析信号在不同尺度下的熵值分布特征，实现噪声与有效信号的智能分离。

在传统小波去噪基础上，自适应算法会动态调整各分解层的阈值参数。首先对原始信号进行多尺度小波分解，得到不同频带的小波系数。接着计算各层系数的归一化熵值差（NED），该指标能反映不同频段的信号复杂度和噪声污染程度。

熵权重分配是关键步骤，通常采用绝对值熵值作为计算依据。较高熵值对应的层级往往包含更多有效信号成分，因此赋予更大权重；而低熵层级可能以噪声为主，权重相应降低。这种自适应的权重机制能显著提升去噪效果，尤其适用于非平稳信号处理。

论文创新点可聚焦于：改进的熵值计算方法、动态权重策略优化、或在特定领域（如生物医学信号）的验证应用。建议通过仿真实验对比传统方法，量化评价指标如信噪比提升幅度和特征保留效果。