用于有線網絡操作的時域反射信號檢測和預處理技術的研究小波檢測用于將反射信號的奇異點轉換為有線網絡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，提出了小波分析最優分解層的自適應去噪函數算法。要：本文對基于cable.Lerreur系統上在時間域中的反射信號的檢測技術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域電纜系統的時間并執行檢測和預處理。用小波分析有線網絡預測長度的反射波去噪技術，基于小波變換的最優分解水平，突出了一些函數的自適應算法，誤差不大線性，波速特性關鍵詞：有線網絡預測長度;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絡預測系統中提取反射信號是不可避免的[1] 。噪聲問題下，這些噪聲電纜網絡通過提取和檢測有用信號產生電磁濾波器干擾。

　　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正確識別和檢測有線網絡時域反射信號是確定域內反射精度的關鍵。線網絡預測系統中有線網絡的時間。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絡，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絡時間反射信號時，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構。據這些參數，由于噪聲總是被引入到預測有線網絡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閾值識別技術小波分析技術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據去相關，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。是，信號的小波分析系數的幅度大于噪聲的小波分析系數的幅度;因此，閾值分析方法用于保持信號的小波分析系數，并且噪聲的小波分析系數減小到零。波分析閾值降噪方法在所有尺度上執行小波分析分解，保留所有高分辨率和低分辨率小波分析系數，并允許定義適當的閾值。度小于小波分析系數。義了所有零，高于閾值的小波的分析系數要么預先完全保留，要么縮回，這給出了小波的估計分析系數。于小波分析函數選擇的基本小波分析函數的識別將對有線網絡的降噪效果產生一定的影響。
　　此，降噪的第一步是選擇合適的基本小波分析。有線網絡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的性質，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相似，所以信號中包含的信號特征接近基本分析函數的波形。波將被放大，波形包絡模型通常由高斯近似描述。
　　擇的小波分析基礎應該是有線網絡的規模或波形上有線網絡的近似比例。適應確定最優分解層數的小波分析算法根據前面的分析，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。數字也是小波分析降噪算法的關鍵。定小波分析的分解層數會帶來以下問題：小波分析的分解層數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絡中心頻率的波群。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，通常憑經驗獲得最佳分解層數[3]的選擇，但獲得的唯一結果是固定值，并且難以在不同的噪聲環境中獲得最佳降噪效果。分解層的數量太大時，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。分解層的數量太少時，難以區分信號和噪聲。前，確定最優分解層的方法主要是通過白噪聲測試，并且目標函數的構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）確定最優分解層的方法，建立了一種表示最優分解尺度的判斷函數，提出了一種小波分析方法。應確定算法。波分析分解層數的自適應確定算法在小波分析變換的基礎上，信號多分辨率分析使用兩組濾波器系數{cs，m}和{ds， m}將預測信號x（t）分解成近似分量。細節組件。

　　果采樣頻率為f，k為分解的層數，近似預測的信號分量是頻率[0，F / 2K]過濾器動作之后{CS，M}和的分量細節部分已過濾。{ds，m}動作后的頻率在[f / 2k，f / 2k-1]之間。續有線網絡預測信號的近似分量經過小波分析分解，頻率在[0，f / 2k 1]范圍內的近似分量和頻率為的詳細分量。
　　[f / 2k 1，f / 2k]的范圍內可以獲得。以看出，當采樣頻率恒定時，它隨著分解層的數量而變化，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據去相關性，信號能量可以集中在小規模小波分析領域大小波分析系數的數量，而噪聲分布在小波分析領域。
　　線網絡應該有大量的小波小波系數[2]。小波分析之后，信號的小波分析系數的幅度大于噪聲的小波分析系數的幅度。值方法通過設置閾值來保留信號的小波分析系數，并將大多數噪聲的小波分析系數降低到零。
　　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高于定義的閾值，使得難以找到奇點。小波分析轉換中。于小波分析變換具有有線網絡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。有線網絡的時域中反射。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絡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并且對有線網絡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分解層，提出了一種自適應確定算法。

　　算法可以自適應地選擇最優分解層，以達到最優的去噪效果。
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