中心议题:多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果解决方案：

［xd，cxd，lxd］=wden（x，tptr，sorh，scal，n，‘wname’）式中：输入参数x为需要去噪的信号；1.tptr：阈值选择标准。1）无偏似然估计（rigrsure）原则。它是一

1、小波去噪实现步骤（1）二维信号的小波分解。选择一个小波和小波分解的层次N，然后计算信号s到第N层的分解。（2）对高频系数进行阈值量化。对于从1~N的每一层，选择一个阈值，并对这一层的高频系数进行软

1、小波阈值去噪理论小波阈值去噪就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大

小波阈值去噪的基本原理小波阈值去噪的基本思想是先设置一个临界阈值λ，若小波系数小于λ，认为该系数主要由噪声引起，去除这部分系数;若小波系数大于λ，则认为此系数主要是由信号引起，保留这部分系数，然后对处

1、小波阈值去噪法的流程如下所示：小波图像去噪就是根据信号和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同性质的原理，利用相应的数学工具构造系数选择方式，对带噪信号的小波系数进行处理。小波去噪过程就是利用小波分解

本文主要介绍小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量小波法以及小波变换模极大值法这4种常用的小波去噪方法。将它们分别用于仿真算例的去噪处理，并对这几种方法的应用场合、去噪性能、计算速度和影响

1、小波阈值去噪的改进传统的小波阈值图像去噪方法可以去除图像的部分噪声，有较好的效果，但是由于阈值函数和阈值选取方式自身存在的问题，设置的阈值并不能完全去除图像噪声，还会由于阈值函数的问题而使去噪后的

信号在实际采集过程中，采集的信号不可避免的会受到噪声或环境等多种因素的干扰，如何将信号中噪声信号去除，进而分析有用信号，是当前研究的一项热点问题。近年来，小波理论得到了迅速的发展，而利用小波阈值去噪是

1、小波阈值处理基本理论所谓阈值去噪简而言之就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域

小波分析是近十几年来发展起来的一种新的数学理论和方法，目前已被成功地应用于许多领域。作为一种新的时频分析方法，小波分析由于具有多分辨分析的特点，能够聚焦到信号的任意细节进行多分辨率的时频域分析，因而被

0 引言信号降噪是信号处理领域的经典问题之一。传统的降噪方法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法，滤波器在工作时对信号进行筛选，只让特定频段的信号通过。当信号中的有用成分和噪声成分各占不同频带，可以将