摘要：目前的基于小波阈值降噪方法往往假设信号的噪声分布在高频段,因此大部分方法只对高频段进行降噪,而忽略了低频段噪声对信号的影响.在现实的应用中,复杂的噪声并不满足该假设条件,也即复杂噪声不仅分布在信号的高频段,而且低频段的噪声同样不容忽视.针对上述问题,论文提出了一种全新的解决方案：小波自适应阈值全频降噪方法.在该方法中,根据不同类型的噪声随小波分解层数、噪声强度等因素变化规律,提出了一种新的自适应阈值确定方法;然后利用小波去相关性方法来检测信号受到的最主要的噪声干扰;最后结合噪声类型检测方法,检测信号中所隐含的最接近的噪声类型,选取合适的阈值确定方法,对信号的低频和高频同时进行降噪.论文的实验结果表明：（1）当信噪比较低时,采用全频降噪方法对大部分类型的噪声而言均优于传统方法,并且全频降噪方法仅需要信号分解到1-2层即可取得良好效果;（2）当信噪比较高时,全频阈值降噪技术的降噪效果和传统方法一致,但所需小波的分解层数少于传统方法.

关键词：小波分解 自适应降噪 全频段降噪 

单位：武汉大学计算机学院 湖北武汉430072 武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室 湖北武汉430070 广西科技师范学院物理与信息科学系 广西柳州545004