在有线遥测过程中，它受到噪声信号的干扰，并产生波形失真和噪声干扰的问题。
了提高遥测的准确性并容易评估波形，有效消除噪声信号并保留实际信号。用小波分析理论在噪声消除中的优势，引入小波去噪方法，获得良好的去噪效果。缆故障;测试信号;小波去噪;算法改进CLC编号TM文件识别码项目编号1673-9671-（2010）081-0119-01原始测试信号未变形，因此现场测试仪非常很难用这个信号确定故障距离。
此，每个电缆故障测试仪的制造商已经处理了仪器中的信号，从而保留了有用的信号，屏蔽了不必要的信号，
矿用电缆并且产生的波形尽可能接近形状。型的波形，测试人员能够判断。波分析作为一种新型的时频分析方法，由于其良好的时频定位和Mallat快速算法而受到越来越多的关注。波分析的一个重要应用是一维小波信号噪声处理，它允许同时进行时频分析，具有时频局部化和可变分辨率特性。其特别适合处理非平稳信号。于信号和噪声模极大值表现出不同的小波变换趋势，因此小波去噪是基于模极大值的原理。
Mallat使用奇异信号和随机噪声来修改小波变换的尺度空间中模块最大值的传播特性（基于模块的最大值的小波去噪方法）。模块最大值重建小波系数的问题是复杂的。
一种简单的方法是在每个尺度上重新定义小波系数，然后执行小波重建。波降噪方法的改进软阈值降噪方法的基本原理对于信号f（t）L2（R），如果（1）满足t0（k是数字） （）），则α是f（t）。Lee的索引，它是一个表示信号奇异性的数字函数。果信号变化更慢，则Leeα指数更大。果信号的Lie指数为α> 0，则信号的小波变换系数的最大模数随着标度的增加而增加。
果α<0，则信号的最大小波变换系数遵循标度。加和减少。论上，已经证明Lie的白噪声指数是α<0，并且其小波变换系数的最大模数随着尺度的增加而减小，而信号的Lie指数步骤α= 0，其小波变换系数模块的最大值不变。射波的上升沿或下降沿基本上与俯仰信号的跳跃部分相同，并且通过电缆的衰减来降低刚度。Lee的指数> 0，最大小波变换系数随着尺度的增大而增大。旦以这种方式处理了小波系数，就可以认为处理后的小波系数是由信号产生的，并且可以通过重建处理后的小波来获得衰减信号。体过程如下：对包含噪声的信号执行二进制信号在小波分解过程中，得到每个尺度的小波系数;），小波系数处理如下:)一旦重构处理的系数，就获得断开的信号。进的软阈值降噪方法传统的软阈值降噪方法的阈值λ是固定的，这种降噪方法计算相对简单，构成了一种相对粗糙的去噪方法。而，我们知道随着尺度的增加，小波白噪声系数的最大值逐渐减小，并且有用信号的小波变换系数的最大值随着尺度的增加而增加。始软阈值方法没有得到很好的利用。个法律。
以想到，如果随着分解比例或增加的增加可以逐渐减小固定阈值λset，则可以大大衰减噪声信号并且进一步保留有用信号。据电遥测信号和噪声信号，改进的软阈值的噪声抑制方法之间的差别被采用：结果表明，该噪声信号可以被有效地消除，并且信噪比大大提高。于以200MHz的采样频率采集信号，因此第一标度上的采样信号的高频分量主要是噪声。此，必须重置保留信号的第一系统上的小波变化系数的估计。设噪声幅度分布与正态分布一致，则使用等式（3）来估计第一尺度上的噪声的最大小波变换系数模数λt（如果概率是大于λt的噪声幅度的绝对值小于0.1％，K取3.3）。于小波变换噪声系数随着尺度的增加而逐渐减小，因此通过等式（4）估计尺度j2上的噪声的小波变换系数的最大值λj，然后通过等式（5）计算保留信号的小波变换。
计系数，最后根据重建重建信号。论小波降噪为非平稳信号的噪声抑制提供了无可比拟的优势。实际工程应用中，分析的信号可能包含许多峰值或突变部分，噪声不是静止的白噪声：信号被分析和处理，首先执行预处理以消除噪音并提取有用信号。
于这个信号的去噪，传统的Fourior分析似乎无能为力。于Fourior分析将信号转换到频域进行分析，因此它不会在给定时刻修改信号，因此时间轴上信号的任何突变都会影响信号的整个频谱。于小波分析可以同时分析时频域中的信号，因此可以有效地区分信号中的突变部分和噪声，从而实现非平稳信号的去噪。于小波分析理论的优点，基于噪声信号的传播特性和小波分解不同尺度下的实信号，采用改进的软阈值降噪方法进行缓解。测信号。除白噪声信号的干扰为故障定位提供了良好的条件，该方法也可以应用于其他领域的一维信号降噪。
用数学方法来改进现有的电缆缺陷检测器是测距仪的发展方向。
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