便捷式激光甲烷检测仪小波去噪方法及其仿真,小波去噪小波去噪的主要过程为小波分解与信号重构。小波去噪的原理是：将含噪的待测信号同时映射到频域和时域，由于信号和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同的性质，因此对含噪信号的小波系数进行分解后再重构，更大限度地保留真实信号的系数，从而达到去噪的目的。波去噪方法有三种：模极大值方法、空间选择性噪声过滤技术以及小波阈值去噪方法。其中，小波阈值去噪法的计算量小，适用于低信噪比信号的处理，所以本文采用该方法.小波阈值法的具体步骤如下：利用小波基函数对信号进行ｎ层分解，并合理选择小波分解层次ｎ；然后对小波分解系数进行阈值化处理。选择阈值函数的方式有两种：软阈值或硬阈值.式中＾：ｘｊ表示阈值处理后的信号；ｙｊ为原始的含噪小波系数；δ通常取值为σ槡２ｌｇＮ（σ为噪声标准差，Ｎ为样本个数）。若ｙｊ大于δ，保留小波系数；否则，设置小波系数为零，以降低噪声的影响，提高去噪效果。最后利用小波逆变换重构信号。抗噪能力仿真分析选择ｄｂ３小波函数作为小波基，采用小波阈值去噪方法对含噪信号进行３级分层处理，选择ｈｅｕｒｓｕｒｅ阈值估计方法、软阈值、全局阈值ｓｌｎ处理方式进行噪声调整，以达到更佳的去噪效果。仿真过程如下：首先利用ＭＡＴＬＡＢ合成甲烷体积分数为１００×１０－６的模拟吸收信号，在模拟吸收信号中叠加信噪比为２０ｄＢ的高斯噪声。

便捷式激光甲烷检测仪利用上述小波参数进行仿真，分别计算理想信号、含噪信号、去噪信号的二次谐波信号，并提取二次谐波信号的幅值。（ａ）为理想吸收信号，（ｂ）为理想二次谐波信号，（ｃ）为含噪吸收信号，（ｄ）为含噪二次谐波信号，（ｅ）为去噪吸收信号，（ｆ）为去噪二次谐波信号。将一个周期内的二次谐波信号的更大值与基线噪声标准差的比值表示为二次谐波信噪比。当叠加２０ｄＢ的高斯噪声时，可得含噪二次谐波的更大幅值为３１．９３４ｍＶ，基线噪声标准差为２．６８３ｍＶ，即信噪比为11.90；使用小波去噪算法后的二次谐波大幅值为２５．３３０ｍＶ，基线噪声标准差为1.357ｍv，即信噪比为18.67。仿真结果表明，经过小波滤波后的波形平滑度有所提高，信噪比也有所增加，证明了小波去噪算法的可行性。基于经验模态分解法的小波去噪方法本文进一步结合经验模态分解法（ＥＭＤ）与小波去噪方法进行去噪，观察去噪效果。