用于有線網(wǎng)絡(luò)操作的時域反射信號檢測和預處理技術(shù)的研究小波檢測用于將反射信號的奇異點轉(zhuǎn)換為有線網(wǎng)絡(luò)的時域以檢測和檢測大大預先處理錯誤。用小波分析的反射波去噪技術(shù)，提出了小波分析最優(yōu)分解層的自適應(yīng)去噪函數(shù)算法。要：本文對基于cable.Lerreur系統(tǒng)上在時間域中的反射信號的檢測技術(shù)和預處理的研究是通過使用小波變換重要分析反射信號的特殊性在區(qū)域電纜系統(tǒng)的時間并執(zhí)行檢測和預處理。用小波分析有線網(wǎng)絡(luò)預測長度的反射波去噪技術(shù)，基于小波變換的最優(yōu)分解水平，突出了一些函數(shù)的自適應(yīng)算法，誤差不大線性，波速特性關(guān)鍵詞：有線網(wǎng)絡(luò)預測長度;波速特性中圖分類號：TM7文獻標識碼：A項目編號：1006-4311（2011）23-0150-01簡介從當前的有線網(wǎng)絡(luò)預測系統(tǒng)中提取反射信號是不可避免的[1] 。噪聲問題下，這些噪聲電纜網(wǎng)絡(luò)通過提取和檢測有用信號產(chǎn)生電磁濾波器干擾。

　　不降低信號分辨率的情況下降低信號中的噪聲并提取有用信號非常重要。于小波分析反射波降噪技術(shù)正確識別和檢測有線網(wǎng)絡(luò)時域反射信號是確定域內(nèi)反射精度的關(guān)鍵。線網(wǎng)絡(luò)預測系統(tǒng)中有線網(wǎng)絡(luò)的時間。反射波分析小波的分析的分析小波去噪原理變換的信號預測分析容量帶：在每一級，信號的小波分析是等于位于該頻率的波組集中式有線網(wǎng)絡(luò)，用于預處理分析。小波陣列分析模式中的最大值方法用于處理有線網(wǎng)絡(luò)時間反射信號時，濾波前的到達時間由波段信號強度的位置決定。行波中分析的頻率，以及行波的傳播速度的中心結(jié)構(gòu)。據(jù)這些參數(shù)，由于噪聲總是被引入到預測有線網(wǎng)絡(luò)的時間反射信號的過程中，所以檢測到的預測信號的小波分析變換值也被重疊值疊加。波分析原始信號和小波分析變換噪聲值。波分析閾值識別技術(shù)閾值識別技術(shù)小波分析技術(shù)原理組合閾值拒絕方法小波分析的主要變換提供了強大的數(shù)據(jù)去相關(guān)，允許信號能量集中在小波分析域中的少量大小波分析系數(shù)。是，信號的小波分析系數(shù)的幅度大于噪聲的小波分析系數(shù)的幅度;因此，閾值分析方法用于保持信號的小波分析系數(shù)，并且噪聲的小波分析系數(shù)減小到零。波分析閾值降噪方法在所有尺度上執(zhí)行小波分析分解，保留所有高分辨率和低分辨率小波分析系數(shù)，并允許定義適當?shù)拈撝?。度小于小波分析系?shù)。義了所有零，高于閾值的小波的分析系數(shù)要么預先完全保留，要么縮回，這給出了小波的估計分析系數(shù)。于小波分析函數(shù)選擇的基本小波分析函數(shù)的識別將對有線網(wǎng)絡(luò)的降噪效果產(chǎn)生一定的影響。
　　此，降噪的第一步是選擇合適的基本小波分析。有線網(wǎng)絡(luò)選擇最佳的基本小波分析功能，迄今沒有理論標準。般原理是基于基本小波分析函數(shù)的性質(zhì)，檢測信號的特征和分析的具體要求。

　　
　　于信號波形和所選擇的小波分析基函數(shù)相似，所以信號中包含的信號特征接近基本分析函數(shù)的波形。波將被放大，波形包絡(luò)模型通常由高斯近似描述。
　　擇的小波分析基礎(chǔ)應(yīng)該是有線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模或波形上有線網(wǎng)絡(luò)的近似比例。適應(yīng)確定最優(yōu)分解層數(shù)的小波分析算法根據(jù)前面的分析，為了有效地達到噪聲濾波和高頻信息保存的目的，有必要選擇不進行小波分析和確定最佳分解層的適當閾值。數(shù)字也是小波分析降噪算法的關(guān)鍵。定小波分析的分解層數(shù)會帶來以下問題：小波分析的分解層數(shù)與采樣頻率之間存在一些電纜橋連接。同的采樣率將在同一分解層上給出不同的頻率段;在分析信號時，礦用電纜每個尺度信號的小波變換等效于有待預處理的有線網(wǎng)絡(luò)中心頻率的波群。著分析尺度的變化，中心頻率和分析信號的頻帶范圍也會改變。
　　前，通常憑經(jīng)驗獲得最佳分解層數(shù)[3]的選擇，但獲得的唯一結(jié)果是固定值，并且難以在不同的噪聲環(huán)境中獲得最佳降噪效果。分解層的數(shù)量太大時，會導致有用信息的丟失，信噪比會降低，計算工作量也會大大增加。分解層的數(shù)量太少時，難以區(qū)分信號和噪聲。前，確定最優(yōu)分解層的方法主要是通過白噪聲測試，并且目標函數(shù)的構(gòu)造方法來確定使用所述信噪比作為指標的最佳分解層，和基于小波分析系數(shù)奇異譜分析確定最佳分解層的方法。出了基于信噪比（SNR）確定最優(yōu)分解層的方法，建立了一種表示最優(yōu)分解尺度的判斷函數(shù)，提出了一種小波分析方法。應(yīng)確定算法。波分析分解層數(shù)的自適應(yīng)確定算法在小波分析變換的基礎(chǔ)上，信號多分辨率分析使用兩組濾波器系數(shù){cs，m}和{ds， m}將預測信號x（t）分解成近似分量。細節(jié)組件。

　　果采樣頻率為f，k為分解的層數(shù)，近似預測的信號分量是頻率[0，F(xiàn) / 2K]過濾器動作之后{CS，M}和的分量細節(jié)部分已過濾。{ds，m}動作后的頻率在[f / 2k，f / 2k-1]之間。續(xù)有線網(wǎng)絡(luò)預測信號的近似分量經(jīng)過小波分析分解，頻率在[0，f / 2k 1]范圍內(nèi)的近似分量和頻率為的詳細分量。
　　[f / 2k 1，f / 2k]的范圍內(nèi)可以獲得。以看出，當采樣頻率恒定時，它隨著分解層的數(shù)量而變化，并且分析的預測信號中的頻帶范圍改變。前識別算法的小波分析小波分析的變換具有很強的數(shù)據(jù)去相關(guān)性，信號能量可以集中在小規(guī)模小波分析領(lǐng)域大小波分析系數(shù)的數(shù)量，而噪聲分布在小波分析領(lǐng)域。
　　線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該有大量的小波小波系數(shù)[2]。小波分析之后，信號的小波分析系數(shù)的幅度大于噪聲的小波分析系數(shù)的幅度。值方法通過設(shè)置閾值來保留信號的小波分析系數(shù)，并將大多數(shù)噪聲的小波分析系數(shù)降低到零。
　　一些情況下，在通過閾值方法去噪之后，保留高能噪聲或干擾脈沖并且小波分析系數(shù)高于定義的閾值，使得難以找到奇點。小波分析轉(zhuǎn)換中。于小波分析變換具有有線網(wǎng)絡(luò)的時域和頻域中的本地信號特性的特性，因此適合于預測反射信號的波前的到達時間。有線網(wǎng)絡(luò)的時域中反射。論多尺度分析信號分解小波信號和白噪聲的分析預測電纜網(wǎng)絡(luò)允許以研究信號的變化和白噪聲的法預測不同的理論échelles.Lexplication并且對有線網(wǎng)絡(luò)報告的分析進一步突出了消除小波分析。
　　聲算法簡單易行。對小波分析中的最優(yōu)分解層，提出了一種自適應(yīng)確定算法。

　　算法可以自適應(yīng)地選擇最優(yōu)分解層，以達到最優(yōu)的去噪效果。
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