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公开(公告)号：CN112861740A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110187948.2
申请日：2021-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于复合评价指标和小波熵的小波阈值去噪参数选取方法，包括以下步骤：获取备用小波基，小波去噪处理，复合评价指标计算，将每个小波基不同分解层数的两种传统评价指标组成的数据集分别进行归一化处理，每个小波基各得到一组复合评价指标，确定最佳分解层数，使用同类小波基对含噪信号进行逐层小波分解至最佳分解层数，通过计算低频系数的小波熵确定每一层分解的最优小波基，比较复合评价指标确定多类小波基中的最优去噪方案。本发明通过构建复合评价指标确定最佳分解层数，计算低频系数小波熵确定每一层分解的最优小波基的方式，在尽可能减小计算量的前提下解决了小波去噪中小波基和分解层数两种去噪参数的优选问题。
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公开(公告)号：CN112861740B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110187948.2
申请日：2021-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于复合评价指标和小波熵的小波阈值去噪参数选取方法，包括以下步骤：获取备用小波基，小波去噪处理，复合评价指标计算，将每个小波基不同分解层数的两种传统评价指标组成的数据集分别进行归一化处理，每个小波基各得到一组复合评价指标，确定最佳分解层数，使用同类小波基对含噪信号进行逐层小波分解至最佳分解层数，通过计算低频系数的小波熵确定每一层分解的最优小波基，比较复合评价指标确定多类小波基中的最优去噪方案。本发明通过构建复合评价指标确定最佳分解层数，计算低频系数小波熵确定每一层分解的最优小波基的方式，在尽可能减小计算量的前提下解决了小波去噪中小波基和分解层数两种去噪参数的优选问题。
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